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Googleは多種多様なAPIを提供していて、その多くはウェブ開発者向けのAPIです。それらのAPIは消費者に人気なGoogleのサービス(Google Maps, Google Earth, AdSense, Adwords, Google Apps,YouTube等)に基づいています。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Mecabは、オープンソースの形態素解析エンジンです。 言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本方針としています。 Mecabの由来は、開発者の好物である和布蕪(めかぶ)から名づけられました。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

Q&A

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会話文のテキストを対象とした感情分析・感情分類ライブラリや辞書の選択肢

rumble

総合スコア10

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投稿2017/11/26 15:21

編集2017/11/26 18:16

###前提・実現したいこと
会話文のテキスト(1メッセージ:20文字*3行)に対して感情分析を行い、
1メッセージ毎に「怒り」「悲しみ」「笑い」といった10程度の感情パターンに分類する方法について

幾つか試してみましたが、想定より手間がかかりそうだったので、
これ試してみると良いよとか可能そうな選択肢をご存知の方が居れば教えて頂けたらなと思います

###試したこと・発生している問題
1.IBM_WatsonのTone_Analizerを用いる方法
->分類パターンが喜び、怒り、不安、悲しみ、嫌悪という負のパターンに偏ってしまっているが、
->対象テキストでは喜び、期待、真剣、恥じらい等、正の感情を含む文章が多いため断念

2.Google_Cloud_Platformの感情分析APIを利用する方法
->出力された数値がそのままでは想定通りの分類ができず、
->分類のための評価関数を作成する必要がありそうだった

3.Mecab + ML_Askを用いる方法
->分類カテゴリの数に関しては丁度良く文句なし
->ただ分類に使用されている辞書を見る限りおそらく対象が会話文ではないため
->10メッセージ中2メッセージほどしか分類できなかった
->対象の会話文テキストに対して辞書をチューニング(ほぼ作成に近い)をする必要がある

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wakame

2017/11/26 23:12

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