技術概要 Technology Overview
テキストデータに含まれる感情表現や意味構造を解析し、感情状態や心理傾向を定量的に推定する技術です。自然言語処理を用いて文章中の感情的特徴を抽出します。
他技術との関係・位置づけ
本モジュールは、テキスト情報を対象とする感情解析技術として位置づけられます。会話解析や心理状態推定などと組み合わせることで、感情状態を多面的に評価できます。
特徴・強み Features & Strengths
-
01
ポジティブ／ネガティブ傾向を定量化できます。
-
02
文脈考慮
単語単位ではなく文脈を考慮できます。
-
03
日本語特有表現に対応
婉曲表現や感情表現も考慮できます。
-
04
大規模テキストにも対応
長文や大量データも処理可能です。
技術的アプローチ Technical Approach
入力テキストに対して構文解析・意味解析・感情語抽出を実施し、感情極性や感情カテゴリを推定します。文脈特徴量を機械学習モデルへ入力し、感情状態や心理傾向を解析します。
-
入力データ Input Data
- テキストデータ
- 自由記述文
- 会話ログ
-
出力データ Output Data
- 感情極性結果
- 文章特徴量
- 心理傾向データ
- 感情推定結果
できること・用途 Use Cases
テキスト情報から感情状態や心理傾向を定量化し、マーケティング・顧客分析・心理研究などへ活用できます。
-
01
SNS・レビュー分析
消費者感情や印象分析に利用できます。
-
02
カスタマーサポート評価
問い合わせ内容の感情傾向解析へ活用できます。
-
03
心理研究
文章表現と心理状態の関連解析に利用できます。
-
04
マーケティング
ブランド印象や感情反応分析へ活用できます。