EmoWordNet: Automatic Expansion of Emotion Lexicon Using English WordNet

EmoWordNet: Automatic Expansion of Emotion Lexicon Using English WordNet

2018/07/26文献紹介の発表内容

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Yuto Kamiwaki

July 25, 2018
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  1. EmoWordNet: Automatic Expansion of Emotion Lexicon Using English WordNet 長岡技術科学大学

    自然言語処理研究室 上脇優人 Gilbert Badaro,Hussein Jundi,Harzem Hajj, Wassim El-Hajj Lexical and Computational Semantics(*SEM), 2018,pp86-93 7月文献紹介
  2. Abstract •過去10年間,テキストから感情極性を抽出する ために多くの研究がされている. •最近は,テキストから感情認識もできるように なって来ている. •英語のWordNetを活用して,既存の感情辞書 DepecheMoodを拡張し,EmoWordNet(以下, EWN)を構築するといった内容. •語数は,67000語.(DepecheMoodの約1.8倍) 2

  3. Introduction •SNSのユーザーが増えたことによって,大量の 意見・感情の含まれたテキストが使えるように なった. •感情辞書は,感情分類モデルの精度向上に寄与 している. •感情は,通常,「ポジティブ・ネガティブ・ニ ュートラル」の3つのラベルで表される. • Ekmanの感情分類(Ekman

    1992)(幸福・悲しみ・ 恐怖・怒り・驚き・嫌悪感)やPlutchikのモデルに は,Ekmanの感情分類に加えて,信頼と期待が含ま れている. 3
  4. Introduction •英語で大規模な感情辞書を作成する研究は多く あったが,既存の感情辞書のサイズは,小さい ままである. •Example: • 英語最大の感情辞書:DepecheMood • (Staiano and

    Guerini 2014),約37000語 • SentiWordNet(SWN) • (Esuli and Sebastiani 2007;Baccianella et al 2010) • EWN(Fellbaum 1998)を使用して半自動的に生成された 英文の語彙レキシコンには「Positive・Negative・ Objective」の3つの感情が付与された約150000語が含ま れている. 4
  5. Introduction •本研究は,EWNで利用可能なシソーラスを用い て,既存の感情辞書であるDepecheMoodの適 用範囲を拡大することに焦点を当てる. •DepecheMoodは,公開されている最大の感情 辞書の1つであり,その用語はEWNと整合してい る. •従って,DepecheMoodを拡張する. 5

  6. Approach •DepecheMoodは,それぞれのエントリに8つの 感情ラベル(afraid・amused・angry・ annoyed・don’t care・happy・inspired ・sad)のスコア,POSタグと共に37771の見出 しから構成されている. •DepecheMoodには,スコア表現の3つのバリエ ーションが存在する. •

    今回は,正規化スコアを用いたバリエーションを選 択. 6
  7. 7

  8. Dataset & Coverage •SemEval 2007 task on Affective text(Strapparava and

    Mihalcea, 2007) •データセットは,「anger,disgust,fear, joy,sadness,surprise」の6つの感情が 付与された1000の新しい見出しで構成されてい る. •(Staiano and Guerini,2014)の感情マッ ピングを考慮. • Fear → Afraid,Anger → Angry,Joy → Happy, Sadness → Sad,Surprise → Inspired. 8
  9. Dataset & Coverage •カバレッジを計算するために,Python NLTKパッケ ージで入手可能なWordNet lemmatizerを使ってニ ュースheadlinesの見出し語化を行った. •名詞,動詞,形容詞,副詞とは異なるPOSタグを含む すべての単語を除外した.

    •EmoWordNetは68.6%のカバレッジを達成し, DepecheMoodは67.1%のカバレッジを達成した. •カバレッジの増加が予想されたが,データセットのサ イズが比較的小さいため,増加は約1.5%に過ぎなか った。 9
  10. Regression and Classification Results •DepecheMoodを評価するために提示されたアプロー チと同様のアプローチに従った. •前処理として,最初にPython NLTKパッケージで利 用可能なWordNet lemmatizerを使ってheadline

    の見出し語化をした. •見出し語化後にnグラム(n = 3まで)を調べることで, EmoWordNetで利用可能な複数単語の語句を取得し た. •次に,名詞,動詞,形容詞,副詞の4つのPOSタグの いずれにも属していない用語をすべて削除した. 10
  11. Regression and Classification Results •特徴量計算では,EmoWordNetとSemEvalデー タセットで重なる5つの感情ラベルの感情スコ アの合計と平均の2つのバリエーションを検討 した. •平均のスコアを用いるほうが,両方のデータの 合計スコアを使用するよりも優れたパフォーマ

    ンスを発揮することが分かった. 11
  12. 12

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  16. Conclusion and Future Work • EmoWordNet(大規模な感情辞書)を製作した.EmoWordNetは,約 67000のEWNの単語と58000のEWN synsetと8つの感情スコアで 構成されている. •

    EmoWordNetは,EWNとDepecheMoodを使用した意味拡張アプロ ーチを適用することによって自動的に構築した. • EmoWordNetは,既存の感情辞書より優れており,より優れた語彙 カバレッジを持っている. • 将来的には,より大きなデータセットでEmoWordNetのパフォーマ ンスを評価し,認識モデルの精度を向上させたい. • EmoWordNetはhttp://oma-project.comに公開されている. 16