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。

[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。

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。

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。

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 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。

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、パリと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 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。

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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