バングラ語のテキストにおける感情分析の進展

センチメント分析、略してSAは、人々が書いた内容から何について感じているかを探る方法だよ。レストランのレビューを読むところを想像してみて。誰かが「料理は素晴らしかった！」と言えば、その人が良い時間を過ごしたことがわかる。でも「料理はひどかった」と言えば、満足してなかったってことだよね。このプロセスは言葉の裏にある感情のトーンを見て、幸せ、怒り、悲しみみたいな気持ちを理解するんだ。

#なぜベンガル語に注目するの？

英語のような言語では多くのセンチメント分析が行われているけど、ベンガル語に関する研究はあんまり進んでないんだ。ベンガル語は2億5000万人以上の人が話す美しい言語で、特別な独自のひねりがあるんだ。だからこそ、ベンガル語のテキストのセンチメント分析を改善したいと思ったんだ、特に複雑な感情を理解する時にね。

#ベンガル語センチメント分析の問題

ベンガル語のセンチメント分析にはいくつかの課題があるよ：

• データの不足：英語とは違って、感情ラベル付きのベンガル語の大きなデータセットがあんまりないんだ。だから、人々の気持ちを正確に理解できるモデルを訓練するのが難しい。
• 基本的な分類：ほとんどの分析は感情をポジティブかネガティブの2つに単純化しがち。でも人はたくさんの感情の色合いを感じることができるから、全部捕まえたいんだ。
• 言語のニュアンス：ベンガル語は豊かで複雑。独特な文法や語彙には特別な注意が必要で、既存のモデルではそれが足りないことが多い。

#私たちのアプローチ：新しいアルゴリズム

この課題に対処するために、従来のルールベースのシステムと現代の事前学習モデルを組み合わせた新しいアプローチを考えたんだ。15000以上のレビューからなるデータセットを一から作成したよ。そう、私たちがそのデータを集めたんだ！

#レキシコンデータ辞書の作成

レキシコンデータ辞書（LDD）っていうのを作った。これは感情の重みと一緒に単語をリストアップした特別な辞書だよ。辞書はポジティブな言葉（「素晴らしい」や「良い」）とネガティブな言葉（「悪い」や「ひどい」）の2つのセクションに分けた。それぞれの単語には、どれだけポジティブかネガティブかに基づいてスコアが付けられた。

#バングラセンチメントポラリティスコア（BSPS）

私たちのスター選手、バングラセンチメントポラリティスコア（BSPS）を紹介するよ。これはベンガル語のテキストを分析するために丁寧に作られたアルゴリズムなんだ。レビューがポジティブかネガティブかを言うだけじゃなくて、BSPSは「非常にポジティブ」や「かなりネガティブ」みたいに9つの異なるクラスに感情を分類するんだ。これで感情のもっと明確な絵を描けるんだ。

#アプローチの評価

BSPSがどれだけうまく機能するかを確認するために、バングラBERTという事前学習済みの言語モデルと比較したんだ。結果を比較して、どちらのアプローチが良いかを見たよ。ネタばれ: BSPSとバングラBERTの組み合わせは夢のチームになった！

#レビュー収集：大変な作業

まず始めに、分析用のレビューの大きなセットが必要だった。人気のオンラインショッピングプラットフォーム、Daraz Bangladeshのウェブサイトを徹底的にチェックすることにした。何千ものレビューを確認して、ポジティブかネガティブかラベルを付けたんだ。

結果は？15194件のレビューのうち、13344件がポジティブで、1850件がネガティブだった。いいバランスだよね？

#データ処理のステップ

レビューを集めた後、分析のためにデータをきれいにして準備したよ。やったことはこんな感じ：

#重複データと欠損データの対処

重複したエントリーや欠損情報を慎重にチェックしたんだ。部屋を片付けるのと同じように、整理整頓してからソートと分析を始めたんだよ。

#トークン化とノーマライゼーション

次に、テキストを個々の単語に分けるトークン化を行った。必要のない句読点を取り除いて、アルゴリズムを混乱させないようにしたんだ。その後、レビューが読みやすくなったよ！

#ストップワードの除去

「is」や「the」、「and」みたいな意味があんまりない一般的な言葉、いわゆる「ストップワード」を取り除いたんだ。これでレビューの重要な部分に集中できるようになったよ。

#BSPSアルゴリズムの仕組み

BSPSアルゴリズムは、私たちのレキシコンデータ辞書といくつかの言語ルールを活用して、各レビューのセンチメントを分析するんだ。仕組みはこんな感じ：

#BSPSの主要コンポーネント

• ポジティブレキシコン：ポジティブな気持ちを表現する単語。
• ネガティブレキシコン：ネガティブな気持ちを表現する単語。
• 否定語：センチメントを反転させる単語、例えば「not」。
• 極端な修飾語：感情を強める単語、例えば「very」。

#センチメント処理の流れ

1. トークン化：入力された文章を単語に分ける。
2. ストップワードの除去：重要でない単語をフィルター。
3. スコア初期化：センチメントスコアをゼロからスタート。
4. 単語処理：文中の各単語のセンチメントを分析。
5. 否定処理：否定語が見つかったらセンチメントを反転。
6. 最終計算：スコアを合計して最終的なセンチメントを決定。

#BSPSの実行例

BSPSがどのように機能するか、いくつかのサンプル文を見てみよう：

• **「料理はそんなに良くなかった」**という文では、アルゴリズムが単語を識別して、料理は完全に悪いわけではなく、ちょっとマシって解釈するんだ。

• **「信じられないぐらい良かった」**というフレーズでは、BSPSがその強度を認識して、高いポジティブスコアを付ける。

どの例でも、BSPSアルゴリズムは言葉の裏にある感情をうまく捉えて、ベンガル語のニュアンスを扱うのがどれだけ効果的かを示しているよ。

#分類プロセス

センチメントスコアが用意できたところで、レビューを9つの異なるクラスのいずれかに分類したよ。この分類で、誰かが幸せか悲しいだけじゃなく、どの程度なのかを理解できるんだ！

#9つのセンチメントカテゴリ

1. 非常にポジティブ
2. かなりポジティブ
3. ポジティブ
4. 少しポジティブ
5. ニュートラル
6. 少しネガティブ
7. ネガティブ
8. かなりネガティブ
9. 非常にネガティブ

#バングラBERTとのファインチューニング

カテゴリが決まったら、バングラBERTを使って、さらに良い結果を得られるか見てみたよ。最適な結果を得るために、異なる学習率とバッチサイズを使ってモデルを訓練してテストしたんだ。

#バングラBERTの訓練

データセットを80％は訓練用、20％はテスト用に分けた。バングラBERTがレビューに基づいてセンチメントクラスを効果的に識別できるか確認するのが目標だったんだ。

#パフォーマンスと結果

モデルを評価する中で、精度、適合率、再現率といった指標を使ってパフォーマンスを見たよ。結果はこんな感じ：

#BSPSアルゴリズムのパフォーマンス

BSPSモデルは93％という素晴らしい精度を達成したんだ。ポジティブとネガティブなセンチメントを見分けるのがかなり得意だったってことだね。

#バングラBERTのパフォーマンス

一方、バングラBERTは88％のスコアを出した。これでも十分だけど、私たちのBSPSアルゴリズムの方がセンチメント分類においてより正確だったんだ。

#2つのモデルの比較

2つのモデルを比較した結果、分類にBSPS、評価にバングラBERTを組み合わせる方が、バングラBERT単体よりもうまくいった。ハイブリッドアプローチによって、感情の理解がより豊かになったんだ。2つの頭が1つよりも良いってことだね！

#今後の方向性

じゃあ、次は何をするの？もっと改善して実験していきたいと思ってるよ。違う事前訓練モデルを試したり、BSPSとバングラBERTの出力を組み合わせて、さらに良いベンガル語センチメント分析ツールを作ることも考えてるんだ。

要するに、私たちはベンガル語テキストのセンチメント分析を改善するために大きな前進を遂げたってこと。BSPSアルゴリズムがバングラBERTと手を組んで、ベンガル語の感情の洞察をもっと正確にする道を開いていると思う。もしかしたら、いつか私たちのお気に入りのレストランについて面白いコメントをしてくれるフレンドリーなチャットボットができるかもね！