感情分析の特徴
問題
感情分析について、誤っている記述を1つ選べ。
解説
感情分析（Sentiment Analysis）は、テキストデータに含まれる筆者の感情や態度、意見を抽出し、ポジティブ（肯定的）、ネガティブ（否定的）、ニュートラル（中立）などに分類する自然言語処理の代表的なタスクです。
SNSの投稿分析によるトレンド把握や、ECサイトのレビュー分析による顧客満足度調査など、マーケティングやカスタマーサポートの実務で広く活用されています。
1. 感情分析はテキストをポジティブ・ネガティブなどに分類する。
正しい：テキストに含まれる主観的な感情を読み取り、ポジティブやネガティブといったカテゴリに分類するのが感情分析の基本です。
2. 感情分析はSNS分析などに利用される。
正しい：X（旧Twitter）などのSNS上の投稿から、自社ブランドや製品に対する消費者の感情（炎上していないか、好評か）を分析するのによく使われます。
3. 感情分析は単語の意味的距離を測るタスクである。
誤り：単語間の意味的な近さや距離を測るのは、Word2Vecなどの「単語埋め込み」によって得られたベクトル表現を用いた類似度計算（コサイン類似度など）のタスクです。
4. 感情分析はレビュー分析に使われる。
正しい：ECサイトやアプリストアのレビューコメントを自動的に分析し、製品の改善点や評価の傾向を把握するために活用されています。
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