nlp - 感情分析で文脈依存文法を使用する方法は?

Question

感情分析で文脈依存文法を使用することは可能ですか? はいの場合、どのように？基本的には、フレーズ レベルの分析を行いたいと考えています。

Answer 1

フレーズ構造と構文分析 (文脈自由または文脈依存文法、依存関係パーサーなどによる) は、通常、初期段階で実行され、感情分析への入力として使用されます。通常は、解析ツリーから特徴を抽出し、感情分類段階で使用します (たとえば、特徴については、以下で参照されている論文を参照してください)。

句構造 (解析ツリーの形式) は、他のダウンストリーム タスクに効果的であることが示されています (たとえば、Fisher and Roark、2008、「自動談話セグメンテーションのための解析派生機能のユーティリティ」および Punyakanok et al. 、2008年、「セマンティックロールラベル付けにおける構文解析と推論の重要性」)。

パース構造がセンチメント分析にどの程度の違いをもたらすかはわかりませんが、直感的には役立つはずです。

1 つの質問: なぜ文脈依存文法に興味があるのですか? やや文脈依存の形式主義でさえ、処理するのに劇的にコストがかかり (多くの場合桁違い)、私の意見では、一般的に、その追加費用を正当化するのに十分なダウンストリーム パフォーマンスを改善していないようです。しかし、文脈に依存した分析と文脈に依存しない分析の両方から恩恵を受けるアプリケーションがあれば、それは価値のある興味深い目標になるでしょう。

コンテキストフリーのフレーズ構造で十分だと判断した場合は、 Stanford ParserとBUBS Parserを参照することをお勧めします。スタンフォード ツールキットはより柔軟で、BUBS は高速です (完全な開示 - 私は BUBS の主要な開発者の 1 人です)。状況依存の実装については、推奨するのに十分な経験がありません。