高精度ネガポジAPI


高精度ネガポジAPIは、文章を解析し、その内容を話者(筆者)が肯定的に伝えたいか、否定的に伝えたいかの度合いを-3、-2、-1、0、+1、+2、+3の7段階に数値化するAPIです。例えば、「Aさんはとても有名です」は +3 、「B君はやや悪名高いかな」は -1 のように判定します。

「彼女は綺麗じゃないが背は高い。」という入力文については、単語の列に分解した後、まず小さなまとまりごとに、『否定されているので+-を逆転させて値を1/2に』『強調されているので値を加算』『逆接の接続助詞 “が”で主題から外されているので減算』のように、辞書の素性値をシフトさせます。

図中「綺麗」であればポジティブなので+2ですが、否定されているので正負を反転させ値を半分にして、スコアを-1にします。そして、逆接の接続助詞「が」で、それがメインの主張でないとして弱めているので値を1/2とし、「綺麗じゃないが」という文節全体のスコアは、-0.5となります。

■ より広範囲の要素間の文脈から手掛かりを判断

さらに、離れた要素(文節)間の係り受け関係をみて初めて現れるネガポジ値を付与します。
例:「背は・・高い」→ +1 、「物価が・・高い」→ -1
これらの「背が高い」「物価が高い」というのは、基本的には事実を語っています。ただし、概ね95%以上の日本の社会人が、社会通念上良いこと/悪いことと考えている事実についてはその解釈を込めて、+1 / -1 という値を付与できるようにしています。(日銀総裁は物価があがると喜ぶのかもしれませんが当人も一般庶民の頭の中ではお財布が軽くなって困ると思うであろうことを理解しているでしょう)

さらに、接続詞・副詞・結論部分の指示などを反映して文脈処理、積算処理を行った後、入力文「彼女は綺麗じゃないが背は高い。」については、+0.5点を出力します。

もっと複雑な文章では、単文(述語用言が1つ)と単文との関係、文脈を解析。例えば、仮定法の従属節から係られている主節に一旦付与されていたネガポジ値をキャンセル(ゼロに)します。実際には生じていない事柄の描写だからです。

■ 高精度ネガポジAPIの多彩な応用用途

本APIの応用例として、当社製Webアプリ、AIポジショニングマップにおいて、分析軸のキーワードを含む全記事のネガポジ平均値をプロットするのに活用しています。

お客様の声をテキスト化(CS室での要約筆記や音声認識)した結果をリアルタイムで本高精度ネガポジAPIにかけて、非常にネガティブな-3のものから緊急対応するといったAPI単体の活用事例もあります。社員の声の時系列分析に活用し、ケアの必要な社員をピックアップしたり、ポジティブな提案をいち早く見出すといった活用法もあります。

その他、多数の応用用途に使われています。

高精度ネガポジAPIについて

7段階のネガポジ属性[exellent(素晴らしい), very good(非常に良い), good(良い), neutral(中立), no good(良くない), bad(悪い), very bad(非常に悪い)]を、数万以上の形容表現・価値判断表現類に付与し、601段階(-3.00から+3.00) のネガポジ判定を精密に積算し記事単位で判定するAPIです。

NegativePositive Analyzer API tells whether the expressed opinion in short texts is positive, negative, or neutral. Given a short sentence (currently only Japanese is supported), it returns a label representing the identified sentiment, along with a numeric score ranging from strongly positive (3.0) to extremely negative (-3.0).

弊社APIに共通する6つの「高」

――高精度・高信頼性・高検証性・高CP・高速・高カスタマイズ性

精度: 実案件で他社比 +20%の精度上昇。7段階から600段階で詳細に判定。
信頼性: 50ヶ月間無停止の実績。
検証性: 生データRaw dataの提供。様々な絞込み条件でCSVダウンロードし検証可能。

高いコストパフォーマンス
: (例:Core i7相当1個のサーバで新聞記事1年分から100分で5W1H抽出 )
カスタマイズ性: (例:SaaS版でもユーザ辞書開発・利用が可能。複数ユーザ辞書セットをAPI呼び出し毎に切替。フレーズ条件含むユーザ辞書開発可能。製品名抽出等可能。)

高精度ネガポジAPIの特徴

■高精度なロジックと辞書の裏付け
フレーズの意味関係(否定、逆接、仮定法等)を反映したロジックで積算してセンテンスのネガポジ値を計算し、さらに積算して記事全体のネガポジ値を出力しています。

オプション類

・リアルタイム判定結果を表示するグラフ
「ソーシャルデータの逐次ネガポジ判定値
→リアルタイム描画サンプル”参院選”に言及したツイート」の類の描画機能

・急変時のアラートメール送信オプション
・仮説をもとに狙った類のソーシャルデータ
・主観的クチコミのみを収集するインテリジェント、クローラ等のオプション

をご用意しております。

高精度ネガポジAPI・感情解析API共通のご試用サインアップページにて、100回/日までフル機能をご利用いただけるAPIキーをご取得いただけます。

●オンプレミス出荷開始!
●SaaSとオンプレミス併用によるピークカットでコスト低減も可能!

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利用例


他のAPI

日本語のテキスト中に含まれている日時・地名・人名といったイベントのメタデータを抽出します。
文章を解析しスコアリングすることで、文章全体のネガポジ値(肯定的/否定的の度合い)を点数化します。
日本語文章を「好ましい―嫌い」「嬉しい―悲しい」「怒り―怖 れ」の3軸・6種の感情で解析します。
ソーシャルに流れる投稿の中から、人々の「したいこと」を検索します。
入力された特定の単語に対して、そこから連想される・関連度の高い単語のリストを提示します。
テキストデータ内に含まれる、わいせつ・誹謗中傷・犯罪・暴力等10ジャンルのNG表現を自動判断します。
10万以上の日本語語彙を、約1万種の意味カテゴリ―に区別して認識します。
雑然とした背景画像の中から猫を検出します。
画像に類似する猫の種類上位5種の名前とその確率値を、呼び出したアプリケーションに返します。

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