【Python】感情分析の概要をつかもう！

Pythonを使った感情分析入門

感情分析は、テキストデータの中から感情や感性を解析する技術であり、ソーシャルメディアの投稿、顧客レビュー、アンケート回答など、さまざまな場面で活用されています。Pythonはその豊富なライブラリやフレームワークのおかげで、感情分析を簡単に始めることができます。本記事では、Pythonを使った感情分析の基本的な手法を解説します。

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感情分析の基本概念

感情分析では、通常、テキストデータを次のような感情カテゴリに分類します。

ポジティブ (Positive): ポジティブな感情を示す文
ネガティブ (Negative): ネガティブな感情を示す文
ニュートラル (Neutral): 特に感情を示さない文

また、細かい感情（喜び、怒り、悲しみなど）に分類する高度な分析も可能です。

使用するPythonライブラリ

感情分析に役立つ主なライブラリを以下に紹介します。

TextBlob: シンプルで使いやすいライブラリ。英語の基本的な感情分析が可能。
VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner): 特にソーシャルメディアの短文分析に強いライブラリ。
NLTK: 自然言語処理のための総合的なライブラリで、感情分析用の辞書なども利用可能。
Transformers: BERTやRoBERTaといった最新のディープラーニングモデルを活用した高度な感情分析が可能。

実装例

以下では、VADERを使用した感情分析の基本的な実装を紹介します。

必要なライブラリのインストール

まずはライブラリをインストールしましょう。

pip install vaderSentiment

Pythonコード例

from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# VADERの初期化
analyzer = SentimentIntensityAnalyzer()

# サンプルテキスト
texts = [
    "I love this product! It's amazing.",
    "This is the worst experience I've ever had.",
    "It's okay, not great but not bad either."
]

# 感情分析
for text in texts:
    scores = analyzer.polarity_scores(text)
    print(f"Text: {text}")
    print(f"Scores: {scores}\n")

出力例

Text: I love this product! It's amazing.
Scores: {'neg': 0.0, 'neu': 0.36, 'pos': 0.64, 'compound': 0.8625}

Text: This is the worst experience I've ever had.
Scores: {'neg': 0.754, 'neu': 0.246, 'pos': 0.0, 'compound': -0.8074}

Text: It's okay, not great but not bad either.
Scores: {'neg': 0.0, 'neu': 0.744, 'pos': 0.256, 'compound': 0.2732}