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褒めてることが分かっている文例と、貶してることが分かっている文例を集めて機械学習すれば、「○ニータイマー」はnegativeな用語だくらいは認識できるでしょう。「分かります」も、褒めてる文例と貶してる文例で、出現頻度に有意な差があれば、識別に使えるでしょう。
ただ、考えてみると、それは「○ニータイマー」「分かります」が意味のあるキーワードという認識あってのことで、茶筌でバラバラにしてしまうと訳が分からなくなります。また、人間だって、キーワード見てるだけで、あまり複雑な処理はしてないのかも知れないと思います。
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犯人は巨人ファンでA型で眼鏡をかけている -- あるハッカー
意味解析は？ (スコア:1)
例えば、"A社の製品Bは使い勝手が悪い" と "「A社の製品Bは使い勝手が悪い」と言われるが、私は良いと思う" では、全く異なる意味になります。
パターンマッチの工夫でそれは対応できるのでしょうか。
世には意味解析エンジンも存在しますが、確か富士通では無いと記憶しています。
# 上記のどちらでも、とにかく検知したいというのであれば問題ないですが
Re: (スコア:2, 参考になる)
"良い" positive 1
"悪い" negative 1
とかカウントされてくから。
それよりも
「A社の製品Bは素晴らしいよね。○ニータイマーとか付いてるし(ﾌﾟ」
「A社の製品Bほど他に良いものはみたことないですね。分かります。」
なんて書き方の場合、人間が見れば明らかに揶揄表現で反対のことを意味すると分かるが、今の解析ではどちらも positive とカウントされるんですよ。
それが一番やっかい。
Re: (スコア:1)
＞「A社の製品Bほど他に良いものはみたことないですね。分かります。」
褒めてることが分かっている文例と、貶してることが分かっている文例を集めて機械学習すれば、「○ニータイマー」はnegativeな用語だくらいは認識できるでしょう。「分かります」も、褒めてる文例と貶してる文例で、出現頻度に有意な差があれば、識別に使えるでしょう。
ただ、考えてみると、それは「○ニータイマー」「分かります」が意味のあるキーワードという認識あってのことで、茶筌でバラバラにしてしまうと訳が分からなくなります。また、人間だって、キーワード見てるだけで、あまり複雑な処理はしてないのかも知れないと思います。
Re: (スコア:0)
Re:意味解析は？ (スコア:1, 参考になる)
形態素解析だと意外と拾ってこれないケースが多くて・・・。
特に話し言葉に近い感じで書かれるようなテキストだと。
たぶん解釈はシステムに求めすぎない方が良いんだと思うな。
粗いレベルで情報を拾ってくれればOK。