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Transformersによる日本語の感情分析を試す

npaka

「Transformers」による日本語の感情分析を試したのでまとめました。

1. 感情分析

「感情分析」（Sentiment Analysis）は、テキストから感情を抽出するタスクです。
「HuggingFace Models」の「sentiment-analysis」を探したところ、以下のモデルを見つけたので使わせてもらうことにします。

3. Colabでの実行

Colabでの実行手順は、次のとおりです。

(1) Transformersのインストール。

# Transformersのインストール
!pip install transformers

(2) パイプラインの準備。

from transformers import pipeline

# パイプラインの準備
classifier = pipeline(
    model="lxyuan/distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student", 
    return_all_scores=True
)

(3) 推論。

# 推論
classifier("私達は幸せ！")
[[{'label': 'positive', 'score': 0.9594550728797913},
  {'label': 'neutral', 'score': 0.029830170795321465},
  {'label': 'negative', 'score': 0.010714728385210037}]]


# 推論
classifier("私達は不幸せ！")
[[{'label': 'positive', 'score': 0.01130239199846983},
  {'label': 'neutral', 'score': 0.05917036160826683},
  {'label': 'negative', 'score': 0.9295272827148438}]]


classifier("今日商店街のふくびきで１等が当たったの。")
[[{'label': 'positive', 'score': 0.5370098352432251},
  {'label': 'neutral', 'score': 0.18793325126171112},
  {'label': 'negative', 'score': 0.2750568985939026}]]



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