Классификация текстов и анализ тональности

Классификация текстов (документов) (Document classification) — задача компьютерной лингвистики, заключающаяся в отнесении документа к одной из нескольких категорий на основании содержания документа.

Анализ тональности текста (Sentiment analysis) — задача компьютерной лингвистики, заключающаяся в определении эмоциональной окраски (тональности) текста и, в частности, в выявлении эмоциональной оценки авторов по отношению к объектам, описываемым в тексте.

Задачи классификации текстов

Классификация текстов применяется, в том числе, для:

• Разделения веб страниц и сайтов по тематическим каталогам;
• Борьбы со спамом;
• Определение языка текста;
• Показа более релевантной рекламы;

Задачи анализа тональности текста

Основной задачей анализа тональности текста является определение его эмоциональной окраски. Это необходимо, в том числе, для:

• Анализа отзывов о товарах и услугах;
• Определение языка вражды;

В общем случае, задача анализа тональности текста эквивалентна задаче классификации текста, где категориями текстов могут быть тональные оценки. Примеры тональных оценок:

• позитивня;
• негативня;
• нейтральная;

Под «нейтральной» подразумевается, что текст не содержит эмоциональной окраски.

Классификация текстов методами машинного обучения

Постановка задачи

Имеется множество категорий (классов, меток) [math]\mathfrak{C}=\{c_1,...,c_{\left|\mathfrak{C}\right|}\}[/math].

Имеется множество документов [math]\mathfrak{D}= \{ d_1, ... , d_{ \left| \mathfrak{D} \right| } \}[/math].

Неизвестная целевая функция [math]\Phi\colon \mathfrak{C} \times \mathfrak{D} \rightarrow \{ 0, 1 \}[/math].

Необходимо построить классификатор [math] \Phi^\prime [/math], максимально близкий к [math]\Phi[/math].

Имеется некоторая начальная коллекция размеченных документов [math]\mathfrak{R} \subset \mathfrak{C} \times \mathfrak{D}[/math], для которых известны значения [math]\Phi[/math]. Обычно её делят на «обучающую» и «проверочную» части. Первая используется для обучения классификатора, вторая — для независимой проверки качества его работы.

Классификатор может выдавать точный ответ [math]\Phi^\prime\colon \mathfrak{C} \times \mathfrak{D} \rightarrow \{ 0, 1 \}[/math] или степень подобия [math]\Phi^\prime\colon \mathfrak{C} \times \mathfrak{D} \rightarrow [ 0, 1 ][/math].

Этапы подготовки

Предобработка текста

Предобработка текста переводит текст на естественном языке в формат удобный для дальнейшей работы. Применяются следующие операции:

• Перевод всех букв в тексте в нижний или верхний регистры;
• Удаление чисел или замена на текстовый эквивалент;
• Удаление пунктуации;
• Удаление редких и слишком частых слов;
• Стемминг или Лемматизация;

Извлечение признаков из текстов

Большинство математических моделей работают в векторных пространствах больших размерностей, поэтому необходимо отобразить текст в векторном пространстве. Основным походом является мешок слов (bag-of-words): для документа формируется вектор размерности словаря, для каждого слова выделяется своя размерность, для документа записывается признак насколько часто слово встречается в нем, получаем вектор. Наиболее распространенным методом для вычисления признака является TF-IDF[4] (TF — частота слова, term frequency, IDF — обратная частота документа, inverse document frequency). Плюсами мешка слов является простая реализация, однако данный метод теряет часть информации, например, порядок слов. Для уменьшения потери информации можно использовать мешок N-грамм (добавлять не только слова, но и словосочетания), или использовать методы векторных представлений слов это, например, позволяет снизить ошибку на словах с одинаковыми написаниями, но разными значениями.

Оценка качества классификации

Для оценки качества классификации, как и для оценки качества работы многих других алгоритмов машинного обучения вычисляется точность и полнота.

Применение семантических тезаурусов для анализа тональности текстов

Существуют тезаурусы, размеченные силами людей с учётом эмоциональной окраски слов, содержащихся в них. Такие словари позволяют определять тональность текста без применения алгоритмов машинного обучения. Тональность текста определяется как сумма тональностей слов, содержащихся в размеченных словарях.

Основной проблемой методов, основанных на словарях является трудоёмкость построения словаря: отдельного для каждого нового языка и каждой новой тематики.

Известные тезаурусы:

• WordNet-Affect;
• SentiWordNet;
• SenticNet