感情分析ツールML-Ask
感情分析ツールML-Ask
※ サポート環境：Google Crome| 文章 | 感情(Emotion) | Positive/ Negative | Active/ Passive |
|---|
感情分析ツールML-Ask概要
「感情分析ツールML-Ask」はAIに日本語テキストを解析し、その文章の感情を分析してもらうツールです。オープンソースのML-Askを利用して構築しています。何に使えるか謎ですが(-_-;)
彼女(彼氏)からのメッセージを解析してみて、怒っていないかチェックするとかに使えるかな。そんなん、AIに頼らず見抜けなきゃダメか・・・
教育現場では使えるかな。作文などを分析すれば児童の隠れた悩みに気づけるかも。
感情分析ツールML-Ask・オンラインの使い方
テキストを入力します
分析開始ボタンを押します
感情の分析結果が表示されます
感情分析ツールML-Askの出力項目について
文章全体の感情と一文ごとの感情の表示
- 1行目・・・文章全体の分析結果のサマリ
- 2行目以降・・・一文ごとの分析結果（『。』までを一文として扱います。）
出力項目１：感情(Emotion)
文章の感情の解析結果です。10種類の感情を表示します。| 区分 | yomi | 説明 |
|---|---|---|
| 喜 | ki/yorokobi | よろこぶ。うれしがる。いわう。さいわい。 |
| 怒 | dō/ikari | おこる。いかる。いきどおる。 |
| 哀 | ai/aware | あわれ。あわれむ。いつくしむ。かなしい。かなしむ。うれい。 |
| 怖 | fu/kowagari | こわい。おそれる。おじけづく。 |
| 恥 | chi/haji | はじる。はじ。はずかしい。 |
| 好 | kō/suki | このむ。愛する。すく。よい。このましい。 |
| 厭 | en/iya | いとう。いやがる。にくむ。あきる。 |
| 昂 | kō/takaburi | あがる。たかぶる。たかまる。 |
| 安 | an/yasuragi | やすらかである。落ち着いている。心配がない。 |
| 驚 | kyō/odoroki | おどろく。おどろかす。 |
| － | － | 該当なし |
出力項目２：Positive/Negative
ネガ・ポジの解析結果を表示します。| 区分 | 説明 |
|---|---|
| Positive | ポジティブ。確信がある。自身がある。明確である。 |
| Neutral | ニュートラル。ポジティブでもネガティブでも無い。 |
| Negative | ネガティブ。否定的である。消極的である。 |
出力項目３：Active/Passive
能動的か受動的かの解析結果を表示します。| 区分 | 説明 |
|---|---|
| Active | アクティブ。能動的である。活気がある。 |
| Neutral | ニュートラル。アクティブでもパッシブでも無い。 |
| Passive | パッシブ。受動的である。活気がない。 |
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ML-Askとは
ML-Ask概要
ML-Ask(eMotive eLement and Expression Analysis system)は、日本語テキストの影響分析システムです。
設計者は北見工業大学のMichal Edmundさんです。
話者の感情状態が感情的な発話で使用される感情表現によって伝えられるという言語的仮定に基づいて、日本語文章の感情などを分析します。 ML-AskはNew BSD Licenseで公開されており規約を守れば自由に利用することが出来ます。
※本サイトの冒頭でAIと表現しましたが、ML-Askはディープラーニングの様なAI技術は使用しておらず、古典的なプログラムで実現されている様です。
ML-Askのインストール方法(Python)
注）本家のML-AskはPerlで作らていますが私はPythonの方が慣れているので、Python版のML-Ask（pymlask）を使いました。本ブログではpymlaskのセットアップ方法を解説します。pymlaskのインストール
# pymlaskのインストール
pip install pymlask
MeCabのインストール
ML-Askは形態素解析にMeCabを使用しているので、MeCabもインストールが必要です。# mecabのインストール
pip install mecab
漢字→ひらがな変換ツールMecab・オンライン
ML-Askの実行方法（Python）
from mlask import MLAsk
emotion_analyzer = MLAsk()
emotion_analyzer.analyze('彼のことは嫌いではない！(;´Д`)')
# => {'text': '彼のことは嫌いではない！(;´Д`)',
# 'emotion': defaultdict(,{'yorokobi': ['嫌い*CVS'], 'suki': ['嫌い*CVS'], 'iya': ['嫌']}),
# 'orientation': 'mostly_POSITIVE',
# 'activation': 'ACTIVE',
# 'emoticon': ['(;´Д`)'],
# 'intension': 2,
# 'intensifier': {'exclamation': ['！'], 'emotikony': ['(;´Д`)']},
# 'representative': ('yorokobi', ['嫌い*CVS'])
# } [stdin]
補足：ソースの公開サイト
本家のML-Ask(Perl版)
https://arakilab.media.eng.hokudai.ac.jp/~ptaszynski/ccount/click.php?id=6Python版のML-Ask：pymlask
https://github.com/ikegami-yukino/pymlask感情分析ツールML-Askまとめ
高速かつ結構良い精度で感情分析が出来ました。ディープラーニングを使ってはいない古典的な分析でも十分な精度が出るんですね。
IBMなどがディープラーニングを用いているっぽい感情分析のAPIを公開しているので、今後、ML-Askと精度を比較してみたいなと思います。
引き続き、ぴよ猫チャンネルを宜しくお願いします。
