[Python NLTK] 実践例: 感情分析、ユーザーの感情の洞察

意見マイニングとも呼ばれる感情分析は、自然言語処理の重要な分野であり、テキスト内の感情や感情を理解して特定することを目的としています。センチメント分析は、世論分析、顧客満足度分析、商品評価分析など、さまざまな分野で広く活用されています。

この チュートリアルでは、python NLTK ライブラリを使用して感情分析を実装し、ユーザーの感情を洞察する方法を示します。まず、必要なライブラリをインポートする必要があります:

リーリー

次に、感情辞書をダウンロードしてロードする必要があります。 NLTK は多くの感情辞書を提供しており、その 1 つが VADER (Valence Aware Dictionary および sEntiment Reasoner) です。次のコードを使用して、VADER 辞書をダウンロードしてロードできます:

リーリー

辞書をロードした後、テキストに対して感情分析を実行できます。 NLTK は多くのセンチメント分析関数を提供しており、よく使用される関数の 1 つが SentimentIntensityAnalyzer.polarity_scores() です。この関数を使用して、テキストの感情の極性を計算できます。極性の範囲は [-1, 1] で、-1 は否定的な感情を表し、0 は中立的な感情を表し、1 は肯定的な感情を表します。

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出力結果は次のとおりです:

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感情分析の結果をプロットすることで、テキストの感情分布を視覚的に確認し、そこから貴重な情報を抽出できます。

この記事がお役に立てば幸いです。ご質問やご提案がございましたら、お気軽にご連絡ください。

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