人のあらゆる感情はたった4つの単語から派生している - ナゾロジー
人の感情はたった4つの単語から派生しているのかもしれません。 東京理科大学の池口徹氏らの研究チームは、感情に関する言語のcolexificationに着目し、人間の感情表現における中心となる単語を特定することを試みました。 Colexificationとは1つの単語が複数の概念の意味を持っている現象を意味します。 彼らは、colexificationに注目することで、その言語が概念をどのように捉え表現しているかを明らかにすることができると考えたのです。 分析の結果、「GOOD（良い）」「BAD（悪い）」「LOVE（愛）」「WANT（欲しい）」が、感情表現の複雑なネットワークの中心ハブとして機能することを発見しました。 研究チームは「感情表現の中心的な概念を理解することは、新たな言語学基盤の創出する可能性を秘めている」と述べています。 研究の詳細は、学術誌「Scientific Report
複数言語における概念に対するネットワーク解析により、中核をなす4つの感情を解明<br>～自然言語処理にも活用できる重要な知見～｜東京理科大学
研究の背景 colexificationとは、ある単語が複数の概念を意味する現象を指します。例えば、スペイン語の「malo」という言葉は、「悪い」という意味で用いられる場合と、「深刻な」と言う意味で用いられる場合があります。このようなcolexificationに着目することで、私たちは、対象とする言語が概念をどのように捉えて表現しているかについて知ることができます。 言語についてのテキスト分析を行う場合、一般に、言語を処理できるような大規模コーパス（＊2）の収集が必要になります。しかし、colexificationを用いた分析は、既存の翻訳辞書などを利用するため、言葉同士の類似度データを収集する必要がなくなります。そのため、間接的な意味の類似度を解析できる言語学の新しい手法の一つになると考えられます。 従来の複数言語における感情概念に関する研究では、感情の関連性に基づいたcolexifi
人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
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pythonで日本語文の感情分析（＋言語処理の基礎） - Qiita
この投稿は、python Advent Calendarの9日目として記述しています。 下記のノウハウは、基礎的な言語処理にも使えます。 pythonで言語処理するためのライブラリインストール方法（Mecab/Cabocha） pythonでデータ処理（ファイルから読み込んだり、mongoDBに保存したり） この記事の成果物として、pythonで日本語を解析するライブラリ(jpParser)は、こちらからご覧ください（あんまり整理しきれてないですが) 目的 日本語の感情分析システムを作ります！ 用途としては、例えば、twitterで特定アカウントのつぶやきからそのユーザーが怒ってるか喜んでいるかを判定したり、今後主流になるであろうチャット対話や音声対話の機能のうちの一つとしても利用したいところです。 とある理由で調べたのですが、日本語言語処理に関する手法があまりなかったのでまとめてみました
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音楽と感情に関する研究の展開
