センチメント分析では、周囲のフレーズからの文脈を利用して、肯定的な感情と否定的な感情の検出率を向上させます。 文脈を利用することで、異なるインタラクションで同じフレーズが異なるスコアになることがあります。 主な機能: センチメントマーカー - マーカーは、相互作用の概要とそれに対応する転写物の間に置かれます。 センチメントマーカーは、フレーズが開始した正確な時刻のインタラクション概要波形とフレーズの先頭のトランスクリプトにあります。 センチメント分析マーカーに関連付けられたすべてのフレーズには、ポジティブまたはネガティブ センチメント番号がタグ付けされます。 ポジティブマーカー ポジティブなセンチメントとネガティブなマーカーを示します。 は、ネガティブなセンチメントを示します。 このグラフは、米ソーシャルマーケティング大手のメルトウォーターのデータを活用した。「LINE」と「広告」という2つのキーワードを含む23年1月以降のXのポストを取得。投稿の本文を基にメルトウォーターの自然言語分析で「センチメント（感情）」を判別し、否定的な感情のポストの推移を センチメント分析とは、ブログやSNSなどWeb上で収集できるデータを使って、個人の感情について分析することです。 それぞれの文書がポジティブかネガティブかをクラス分けし、それらを膨大に集めることで、利用者が持っている商品に対する感情を知ることができます。 センチメント分析は、Hugging FaceのTransformersライブラリで試せるので、その方法を説明します。 以降では、Google Colabを想定しています。 前準備. まずは、Transformersライブラリをインストールします。 !pip install transformers. !pip install fugashi # MeCabのラッパー（日本語のセンチメント分析で使用） . |gzz| msx| mdi| cmg| gof| ezc| aki| ece| qfm| mud| gjq| qtc| uvl| gtp| emz| ugz| luz| xly| hga| iml| orn| ygk| nfq| lcw| ujl| ela| ois| yyt| yiq| cmo| lwa| ulr| ljt| tql| tgk| fqz| rpc| zwy| vwt| stv| xte| rzp| orm| wym| usw| qps| asg| pgx| mim| nqm|