テキストの感情を分析する

(Amazon Comprehend を使用)

このチュートリアルでは、Amazon Comprehend を感情分析に使用する方法について学習します。

Amazon Comprehend は、機械学習を使用してテキスト内のインサイトや関係性を検出します。Amazon Comprehend では、キーフレーズ抽出、感情分析、実体認識、トピック形成、言語検出 API を提供し、自然言語処理を簡単にお使いのアプリケーションに統合できます。

コンテンツの作成者やマーケターは Amazon Comprehend を使用し、簡単に顧客の好みを理解してお勧めのものをパーソナライズできます。小売から金融や法的組織まで、あらゆる企業や組織が Amazon Comprehend を使用し、大量のテキストをすばやく分析してインサイトを得ることができます。

このチュートリアルのシナリオでは、あなたは旅行を計画中で、役に立つ旅行ガイドの本を見つけたいと思っています。あなたはガイド本を選んだ後で、Amazon Comprehend を使っていくつかのレビューを処理し、その本が役に立ったかどうかに関する他のユーザーの評価を理解したいと考えています。

この課題を解決するには、Amazon Comprehend コンソールにログインします。API エクスプローラーを使用して感情分析を実行し、実体の検出とキーフレーズの抽出に関する機能をテストします。

このチュートリアルには AWS アカウントが必要です

このチュートリアルで Amazon Comprehend を使用するための追加料金は不要です。本チュートリアルでお客様が作成されたリソースは無料利用枠の対象です。 

無料利用枠の詳細


ステップ 1: Amazon Comprehend コンソールに入力する

[AWS Management Console] を開きます。この作業手順ガイドは開いたままにしておくことができます。この画面が読み込まれたら、ユーザー名とパスワードを入力して、作業を開始します。検索バーに Comprehend と入力して、[Amazon Comprehend] を選択し、サービスコンソールを開きます。

Step1-AWS Management Console
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ステップ 2: Amazon Comprehend の使用を開始する

このステップでは、Amazon Comprehend の感情分析機能を使用して、この本に関する 3 件のレビューの感情を理解し、本を購入するかどうかの決定に役立てます。

レビュー 1:
「これまでに訪れたことがない本当にクールな新しい場所を見つけたいと考えていましたが、ここにはそのような情報はありませんでした。お勧めのいくつかはひどいのもので、笑うしかありませんでした。 ほとんどのお勧めは、一般的な大都市やレストラン、バーなどでした。よく知られた情報ばかりでした。掲載されている場所に行って楽しみたいとは思いません。この本を購入する価値はまったくありません。」

レビュー 2:
「これは本当に美しい本です。この本を見つけてページをパラパラめくるまでは、旅行の計画すらしていませんでした。この本の表紙や、大きくてきれいな写真が本当に気に入っています。John Smith 氏の写真は本当にすばらしいです。この本はいつもコーヒーテーブルに置いています。近々パリとバルセロナへの旅行を計画していますが、これが役に立つでしょう。それまでは、旅行に行った気分を味わうにも最高です。」

レビュー 3:
「旅行好きには、ここに掲載されているすばらしい場所に関する情報がとても役立ちます。この本は、世界中に私を連れて行ってくれます。最近ではオンラインで多くの情報が無料で手に入りますが、私はどこに行くにもこの本を持っていき、隠れた宝石のように美しい場所を発見するために使います。」


ステップ 2a: コンソールの [使用を開始] ボタンをクリックしてサービスの使用を開始し、機能をテストします。

Step2-Get-started-Comprehend
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ステップ 3: レビュー 1 で分析するテキストを入力する

それでは、Amazon Comprehend の API エクスプローラーの使用を開始して、良い、悪い、または中間の感情についてユーザーレビューを分析しましょう。テキストフィールドには最大 1000 文字までテキストを入力できます。

レビュー 1:
「これまでに訪れたことがない本当にクールな新しい場所を見つけたいと考えていましたが、ここにはそのような情報はありませんでした。お勧めのいくつかはひどいのもので、笑うしかありませんでした。 ほとんどのお勧めは、一般的な大都市やレストラン、バーなどでした。よく知られた情報ばかりでした。掲載されている場所に行って楽しみたいとは思いません。この本を購入する価値はまったくありません。」


ステップ 3a: レビュー 1 のテキストを [API エクスプローラー] ウィンドウに入力し、[分析] を選択します。

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ステップ 3b: [感情分析] サイドバーパネルを開く

[感情分析] サイドバーパネルを開くと、最初のレビューの分析が表示されます。レビューの結果では、良い、悪い、または中間の感情が複数あることがわかります。結果は、これが悪いレビューであることを示していて、良いレビューまたは中間のレビューのスコアが低くなっています。 

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ステップ 4: レビュー 2 で分析するテキストを入力する

それでは、次のレビューの感情分析を見てみましょう。ステップ 3 で行った操作を繰り返して、レビュー 2 を処理します。

レビュー 2:
「これは本当に美しい本です。この本を見つけてページをパラパラめくるまでは、旅行の計画すらしていませんでした。この本の表紙や、大きくてきれいな写真が本当に気に入っています。John Smith 氏の写真は本当にすばらしいです。この本はいつもコーヒーテーブルに置いています。近々パリとバルセロナへの旅行を計画していますが、これが役に立つでしょう。それまでは、旅行に行った気分を味わうにも最高です。」


ステップ 4a: テキストを [API エクスプローラー] に入力し、[分析] を選択します。

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ステップ 4b: [感情分析] サイドバーパネルを開く

[感情分析] サイドバーパネルに戻ると、レビュー 2 の結果が表示されます。この 2 番目のレビューは最初のレビューとは異なり、結果は完全に良いものです。このレビューには悪い結果または中間の結果はありません。 

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ステップ 4c: [実体検出] サイドバーパネルを開く

これで感情分析機能のしくみについて基本的な理解を得ることができたので、このレビューに適用された他の分析についても簡単に見てみましょう。[実体検出] サイドバーパネルには、人、場所、モノなど、実体の一意の名前を参照するテキストを認識する方法が示されます。この短いレビューでは、API エクスプローラーで 2 種類の実体 (人と場所) が検出されたことがわかります。John Smith が人として識別され、パリバルセロナが場所として識別されました。

この機能は、大量のテキストをスキャンして、最も一般的な実体をすばやく識別するために役立ちます。この情報は、インテリジェント検索に使用して、コンテンツのパーソナライズのための記事やドキュメントの分類に役立てることができます。

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ステップ 4d: [キーフレーズ抽出] サイドバーパネルを開く

このレビューから認識されたキーフレーズについて簡単に見てみましょう。[キーフレーズ] サイドバーパネルを開き、このレビューから抽出されたいくつかの語句を確認します。「本当に美しい本」や「いつも置いています」など、いくつかの種類のキーフレーズがあることがわかります。 これは簡単な短いレビューのため、複数回出現するキーフレーズはありません。 

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ステップ 5: レビュー 3 で分析するテキストを入力する

それでは、最後のユーザーのレビューの感情分析を見てみましょう。ステップ 3 と 4 で行った操作を繰り返して、レビュー 3 を処理します。

レビュー 3:
「旅行好きには、ここに掲載されているすばらしい場所に関する情報がとても役立ちます。この本は、世界中に私を連れて行ってくれます。最近ではオンラインで多くの情報が無料で手に入りますが、私はどこに行くにもこの本を持っていき、隠れた宝石のように美しい場所を発見するために使います。」


ステップ 5a: テキストを [API エクスプローラー] に入力し、[分析] を選択します。

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ステップ 5b: [感情分析] サイドバーパネルを開く

[感情分析] サイドバーパネルに戻ると、レビュー 3 の結果が表示されます。最初のレビューと同じように、これは非常に良いレビューであり、中間の感情はほとんど検出されません。 

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おめでとうございます。

このチュートリアルの感情分析結果に基づき、この旅行ガイドは購入する価値があることがわかりました。 Amazon Comprehend を使用すると、お客様の声の分析、インテリジェントなドキュメント検索、ウェブアプリケーションのコンテンツパーソナライズといった幅広い用途でテキストを分析し、その結果を使用できます。

 

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Amazon Comprehend の機能の詳細については、こちらの入門ガイドをお読みください。

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