社内勉強会_TextBlob(テキストブロブ)による感情分析

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May 31, 24

スライド概要

社内勉強会の資料です。
TextBlobによる感情分析についてまとめています。

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関連スライド

各ページのテキスト
1.

社内勉強会 テーマ:TextBlob(テキストブロブ)による感情分析

2.

感情分析とは? 感情分析とは以下です。 自然言語処理(NLP)の一部であり、テキストや文章から感情や意見を抽出するための 技術。 次スライドで、実際に使ってみた画面に続きます。

3.

【例文 1】インプット入力

4.

【例文 1】分析結果

5.

【例文 1】結果の説明 ■Polarity(極性) 肯定的か、否定的か。 ■Subjectivity(主観性) 客観的か、主観的か。 ■数値について -1~1の範囲で表現される。

6.

例文1を試した後の感想と疑問。 ■肯定的な文章だが、肯定的な数値は0.3と低い。 良い印象の言葉を増やすと、数値は上昇するのか? ■そもそも、この分析結果は信用できるのか。 否定的な文章は、否定的な数値が出力されるのか? 疑問を解決するために、実際に試しました。

7.

(入力)例文1に、良い印象の言葉を付け足した

8.

(結果)例文1に、良い印象の言葉を付け足した

9.

良い印象の言葉を増やしても、数値の総量に変化はない ■B'zのコンサートに行った。楽しかった。 肯定性 0.3 主観性 0.2 ■B'zのコンサートに行った。とても楽しかった。また行きたい。 肯定性 0.23 主観性 0.3

10.

(入力)ネガティブな文章を解析してみる

11.

(結果)ネガティブな文章を解析してみる

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2つの例文を試した感想 ■良い印象の言葉の量を増やしただけで、数値の総量が増える分けではない。 結果の数値の決めるにあたる、判断基準は何か興味を持った。 ■ネガティブな文章は、否定的と判断された。 分析結果は信憑性がある。

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TextBlobの活用にあたって利用したもの ■言語 Python (他候補 R言語,Java) ■Webアプリケーションフレームワーク Flask (他候補 Django) ■自然言語処理(NLP)ライブラリ TextBlob (他候補 TensorFlow)

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TextBlobを使ってみての感想 ■活用例を想像するのが楽しい ■機械学習の導入の勉強として良い ■ローカル環境下で、PythonでWebの画面を表示するまでの経緯を学習できた

15.

最後に 発表の機会を頂き、誠にありがとうございました。 ご清聴、ありがとうございました。