# 感情カテゴリを考慮した単語極性の推定

市村真衣久野雅樹
電気通信大学大学院 情報理工学研究科情報学専攻
i2230018@edu.cc. uec.ac.jp, hisano@uec.ac.jp

## 概要

工学分野の感情推定タスクには, 感情をカテゴラ イズする「感情空間による感情推定」とポジティ ブ〜ネガティブ軸を用いる「感情極性推定」との 2 種あるが, 心理学分野の感情理論「基本感情理論」と 「次元論」に対応しており, 2 つの感情推定には一定 の互換性があると考えられる。本稿では, 先行研究 における感情カテゴリと単語極性の関連を分析した ところ, 感情カテゴリと極性の間に相関関係が認め られ, ロジスティック回帰分析で感情カテゴリによ る単語の極性分類ができることを示した. また,ロジ スティック回帰分析で算出した新たな単語極性を用 いることで, 文書極性の分類性能が向上することも 確認できた。

## 1 はじめに

感情は, 事象によって可変であり, 判断材料やコ ミュニケーション手段になる. 学術および社会では 感情推定を通して, 物事の構造解析・人への思いや りのある機械の開発に取り組んでいる. 感情推定夕 スクは大まかに分けて「感情空間による感情推定」 と「感情極性推定」の2 種が存在する [1]. 前者は, 特定の感情モデルにあてはめて包含する感情を判定す るタスクであり, 感情語の登場回数から特定感情の 興奮・冷静情報を得ている. 対して後者は, 文章や語 などの持つ印象を極性（ポジティブ〜ネガティブの 1 軸）で判定するタスクであり, 文構造や共起関係か ら感情極性情報を得ている. 実際, 両タスクの境界線 は薄く, 各分析者が思考を凝らして手法を生み出し，感情推定をしている.

感情の定義ならびに感情に関する用語（情動,気分, 選好) は厳密に定められているわけではなく, 研究領域や個々の研究によって意味が微妙に異なるこ とも少なくない [2]. 心理学分野では感情研究を古 くから行っている. エクマンとフリーセン (Ekman \& Friesen, 1975 [3]）,イザード（Izard, 1977 [4]）, プ
ルチック (Plutchik, 1980 [5]）は, 感情には通文化的普遍性があると考える基本感情理論を支持してお り, 喜び・悲しみ・怒り・驚き・嫌悪・恐怖（エクマ ンが主張する基本感情）のように感情をカテゴリ に分けて（=離散値で）説明する. 対して,ラッセル (Russell, 1980 [6]）,ワトソンとテレゲン（Watson \& Tellegen, 1985 [7]）,ラッセルとフェルドマン=バレッ ト（Russell \& Feldman-Barrett, 1999 [8]）は, 快感・不快感という知的判断に伴う感情体験を直交座標上 にすべて配置可能だと考える次元論を支持してお り,「快-不快」次元と「覚醒-睡眠」次元（ラッセル が主張）のように感情を少数次元で（=連続値で）説明する。

「感情空間による感情推定」は基本感情理論，「感情極性推定」は次元論に対応すると考える. 両者間 に優劣はなく, 同じ対象「感情」を異なる着眼点と アプローチで調べているものであり,2つの感情推定には一定の互換性があると考えられる. 本研究で は, 先行研究における感情カテゴリと単語極性との つながりを相関分析により調べ, 感情カテゴリから 単語極性を説明できることをロジスティック回帰分析により示した.また, ロジスティック回帰で算出し た予測値を新たな単語極性にすることで, 文書極性 （ポジティブ文書/ネガティブ文書）の分類性能が向上するのかも検証した. 2 つの感情推定の橋渡しに なれば幸いである.

## 2 感情カテゴリと単語極性との関係

## 2.1 前処理

「感情空間による感情推定」では感情カテゴリを，「感情極性推定」ではテキスト（単語, 文, 文書）と 極性をセットにした一覧表である極性辞書を使用す る.今回は, 日本語の感情カテゴリを示す『感情表現辞典』と,公開している数少ない日本語用の極性辞書 3 つを対象にし，それぞれに前処理を施した。
表 1 分析による変数抬張の概要

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$\cdot$「感情表現辞典」[9]（2,308 語）

$\cdot$「単語感情極性対応表」[10]（39,167 語）
- 「日本語評価極性辞書」[11][12]（10,326 語）

また, 先の 2.2 節と 2.3 節との分析にて, 変数を追加する.リストの概要を表 1 に記す.

## 2.1.1 感情カテゴリ

中村は, 言語表現面を反映した感情のあつかい として, 実際の表現例から計 10 類の感情カテゴリ （喜・怒・哀・怖・恥・好・厭・昂・安・驚）を立項 し, 単語を分類している. また, 辞典としての引きや すさを重視し, 感情が混じり合った, あるいは中間的 な意味合いを持つ感情語は, 複数の感情カテゴリに 配列している [9]. 語句編の収録語（2,308 語）それ ぞれに, 本にもとづいて感情カテゴリ 10 種のラベル を 1つずつ付与した. 以下，これを「中村カテゴリ辞書」と表記する。

## 2.1.2 単語極性

単語極性とは, 単語の持つ印象をポジティブ〜ネ ガティブの 1 軸で表現した値である.

高村らは, 電子のスピン系を導入して, 関連する単語ペア（ある単語とその語釈文中の単語,シソーラ スでの類義語ペア, 反義語ぺア, 上位語下位語ぺア, コーパス中に接続詞で連なる形容詞ぺアなど）を結合することにより語彙ネットワーク（約 88,000 単語）としてモデル化し，単語極性を決定する手法を 提案している. 大きなコーパス（約 $1 \times 10^{11}$ 単語）を 用いたターニーら（2003）の手法と同等の性能が出 たとしている [10]. 極性は, 1.0〜-1.0 内の連続値で提供している. 表記と読みが一致し, かつ, 日本語学習済夕モデル [13] に存在する語を抽出した. 以下，こ れを「高村極性辞書」と表記する。

小林らは，＜評価対象表現+属性表現+評価表現＞ の共起情報から作成した 52 個のルールを語釈文に 繰り返し適用し, 半自動的に単語極性を決定する手法を提案している. 評価表現の収集と感情極性の決定の双方を人手に委ねるより, 効率がよいと述べて いる [11]. 東山らは, 収集した $<$ 名詞 $>と<$ 格助詞 +述語＞を共起ベクトルに変換し，名詞の感情極性を 自動獲得する教師あり機械学習による手法を提案し ている. 上記の高村らの手法と比較して,ネガティブ な名詞に関しては劇的に分類性能が向上したと主張 している [12]. 小林らの辞書と東山らの辞書を結合 し，重複データおよび欠損値を含むデー夕を削除し た. 小林らの辞書も東山らの辞書も極性はラベルで 表記しており,ポジティブを示す “ポジ”と“p”,ネガ ティブを示す “ネガ”と “n”, ポジティブとネガティ ブの間のニュートラルを示す “e”（順序分類尺度の データ）である語, かつ, 日本語学習済みモデル [13] に存在する語を抽出した. 以下,これを「小林東山極性辞書」と表記する。

## 2.2 分析 1：相関関係

まず, 小林東山極性辞書の極性情報はラベル表記であるため，“ポジ”と“p”を 1.0 , “ネガ”と“n”を -1.0, “e”を 0.0 として元極性を設定した. そして, 両極性辞書すべての語に対して, 各感情の含有率を計算した。具体的には，「両極性辞書の内の“とある 語”」と「中村辞書の各語」との類似度を日本語学習済みモデル [13] によって算出し, 感情カテゴリご との類似総和を全体の類似総和で割った値を各感情 の含有率とする，という工程を繰り返した。その後,両極性辞書に変数「各感情の含有率」を追加した。 （分析による変数拡張の概要は, 表 1 を参照.) 両極性辞書について,「各感情の含有率」と「元極性」と における相関関係を調べた。

表 2 高村極性辞書の「各感情の含有率」と「元極性」と の相関係数

表 2 と表 3 より，「喜・好・安」はポジティブな感情に，「厭・怒・哀・怖」はネガティブな感情に関連 するといえる. 各感情の含有率に $0 \%$ 多く含むた め相関が小さく出ており, 算出方法に改善の余地が
表 3 小林東山極性辞書の「各感情の含有率」と「元極性」との相関係数

ある.

## 2.3 分析 2 ：ロジスティック回帰

小林東山極性辞書における「各感情の含有率」を 独立変数, 「元極性」を従属変数に設定し, 6 割を学習データとしてロジスティック回帰分析を実施し た.ただし，極性情報のラベルが“e”の単語は除き， “ポジ”と“p”を 1 ，“ネガ”と“n”を 0 として元極性に 設定した. 結果は, 表 4 のとおりである.

表 4 ロジスティック回帰分析における学習評価

表 4 より, 極性情報であるポジティブ/ネガティブ 分類としての学習はできていると判断できる.

回帰式から得た出現確率をポジティブ〜ネガティ ブの範囲 1.0〜-1.0 に変更して, 予測値を算出した.両極性辞書へ変数「各感情含有率から予測した極性」を追加し, 標準化の処理をした。（分析による変数拡張の概要は, 表 1 を参照.) また, 小林東山極性辞書における「元極性」を，極性情報のラベルが“ポ ジ”と“p”を 1.0, “ネガ”と“n”を-1.0, “e”を 0.0 とし て設定した。

## 3 感情カテゴリによる単語極性の性能評価

2.2 節と 2.3 節の分析より, 感情カテゴリと単語極性には一定の互換性があることを示した. 両極性辞書の「元極性」と比べ, 「カテゴリによる極性」は 感情カテゴリの情報を追加で考慮している. よって，文書内にあるポジティブ語・ネガティブ語によって 文書の感情極性が推定できるという報告 [14]に従 い, 文書の感情推定の性能が向上していると予想さ れる.このことを分析的に示す.

## 3.1 データセット

“Amazon Customer Reviews Dataset”[15] より, マー ケットプレイスを日本に限定し, 星評価（星 1 5: 5 に近いほど高評価, 1 に近いほど低評価）にもとづ いて under-sampling したのち, 層化抽出をして 5,250件を性能評価に使用した。年代は 2000～2015 年で ある.

## 3.2 性能評価

ポジティブな文書/ネガティブな文書への分類性能をみるため, 各極性辞書が付与する「レビュー平均極性値」について, 正解ラベルが「星 1 のレビュー 群」と「星 5 のレビュー群」との差を性能評価の 指標とした。まず，両極性辞書の「元極性」および 「カテゴリによる極性」それぞれを用いて, Amazon レビューの各単語に極性值を付与した。そして,レ ビューの極性値としてレビュー内の単語の極性値の 平均を計算して, 標準化の処理をして, 正解ラベルが 「星 1 のレビュー群」と「星 5 のレビュー群」との平均極性値の差（表 5）を算出した。

また, 予測したレビューの極性值を縦軸, レビュー 文の年月日を横軸, マーカーを正解ラベル (星評価) として, 分布図（図 1）も作成した。なお, 横軸はプ ロットの見やすさを重視したため, 伸縮が生じて いる.

表 5 極性辞書による星 1 と星 5 のレビュー平均極性値 の差

表 5 から, 両極性辞書ともに「元極性」より「カテ ゴリによる極性」を付与したほうが, 差の広がりを 確認できる. すなわち, 両極性辞書の「元極性」をそ のまま使用する場合と比較して, ロジスティック回帰分析による予測値（=感情カテゴリの情報を考慮 した単語極性）である「カテゴリによる極性」のほ うが, 単語極性を利用したポジティブ文書/ネガティ ブ文書の分類性能を向上しているといえる。ロジス ティック回帰の学習に用いた 小林東山極性辞書 の 元極性は, 感情カテゴリではなく構文情報を利用し て単語極性を決定している. よって今回の結果は, 構文情報から得た単語極性とほぼ同等の法則性を, 感情カテゴリにあたる「各感情の含有率」, および, そ の組み合わせによっても再現できることを意味して いる.

また, 図 1 は, 5,250 件のレビューをプロットした ものであり, マーカーは正解ラベル (星評価: 5 に近 いほど高評価, 1 に近いほど低評価）,プロット場所 は予測したレビュー極性のスコア（縦軸方向に, 正方向ほど高評価, 負方向ほど低評価）を示している.

年月日

図 1 小林東山極性辞書によってレビュー極性を付与した様子 (上：元極性,下：カテゴリによる極性)

星 5 のレビューはスコアがより正方向にあり, 星 1 のレビューはスコアがより負方向にあり,星 2〜 4 は 星 1 と 5 の間に段階的に分布することが望ましい.小林東山極性辞書の「元極性」も「カテゴリによる 極性」も,図 1 を横切る「星 1 5 のレビュー平均極性値」は縦軸方向に段階的な値であり, 期待した結果である.一方で, プロットをみると星評価間で分布範囲が被っているため, 文書ごとの極性決定には改善の余地がある. 高村極性辞書の両者も同様である.

## 4 おわりに

「感情空間による感情推定」は基本感情理論，「感情極性推定」は次元論に対応していて, 両者が調べ
たい対象「感情」は同じであるという考え方にもと づいて, 感情カテゴリと単語極性とに関連があるこ とを相関分析で, 感情カテゴリから単語極性を説明 できることをロジスティック回帰分析で, 認めるこ とができた. また, カテゴリによる極性（=感情カテ ゴリを考慮した単語極性）を用いると,元極性と比 べて, 文書極性の分類性能を向上することも示した.

今回は日本語学習済みモデル [13]を用いて単語同士の類似度計算をしているため, 形態素が 1 つの単語のみを分析対象にしている. 今後は, 複数の形態素 からなる単語を分析対象に含めることで, より広範囲な感情表現がもつ各々の特徴を調査したい.

## 参考文献

[1] 江間勇希, 鳥海不二夫. 映画脚本デー夕における感情分析. 人工知能学会全国大会論文集 第 34 回, 2020.

[2] 大平英樹 (編). 感情心理学・入門. 有斐閣アルマ, 2010.

[3] Ekman, P., \& Friesen, W.V. Unmasking the face. Prentice Hall, 1975.

[4] Izard, C. E. Human emotions. Plenum Press, 1977.

[5] Plutchik, R. Emotion. Harper \& Row, 1980.

[6] Russell, J. A. A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 39, No. 6, pp. 1161-1178, 1980

[7] Watson, D., \& Tellegen, A. Toward a consensual structure of mood. Psychological Bulletin, Vol. 98, No. 3, pp. 219-235, 1985.

[8] Russell, J. A., \& Feldman-Barrett, L. Core affect, prototypical emotional episodes, and other things called emotion: Dissecting the elephant. Journal of Personality and Social Psychology, Vol. 76, No. 5, pp. 805-819, 1999.

[9] 中村明. 感情表現辞典. 東京堂出版, 1993.

[10] 高村大也, 乾孝司, 奥村学. スピンモデルによる単語 の感情極性抽出. 情報処理学会論文誌ジャーナル, Vol. 47, No. 02, pp. 627-637, 2006.

[11] 小林のぞみ, 乾健太郎, 松本裕治, 立石健二, 福島俊一. 意見抽出のための評価表現の収集. 自然言語処理, Vol. 12, No. 03, pp. 203-222, 2005.

[12] 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治. 述語の選択選好性に 着目した名詞評価極性の獲得. 言語処理学会第 14 回年次大会論文集, pp. 584-587, 2008.

[13] facebookresearch. fastText. https://github.com/ facebookresearch/fastText. 最終閲覧日：2021 年 12 月 7 日。

[14] $\mathrm{Hu}, \mathrm{M}$. and Liu, B. Mining and summarizing customer reviews. Proc. 2004 ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining (KDD-2004), pp. 168-177, 2004.

[15] Amazon.com, Inc. Amazon Customer Reviews Dataset. https://s3. amazonaws. com/amazon-reviews-pds/ readme.html. 最終閲覧日：2021 年 12 月 10 日.
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