CentOS8にML-AskのPythonライブラリのインストール - 株式会社CoLabMix

CentOS8にML-AskのPythonライブラリのインストール

感情分析ライブラリML-AskのPythonライブラリのインストールを行います。

・ML-Ask
http://arakilab.media.eng.hokudai.ac.jp/~ptaszynski/repository/mlask.htm

ML-Askでは「喜、 怒、 哀、 怖、 恥、 好、 厭、 昂、 安、 驚」の10種類の感情の推定をしてくれます。
感情の推定は複数行なってくれて、その中の代表的な感情も抽出してくれます。

また、推定された感情から「ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル」の3種類のネガぽじの分類を実施してくれます。

感嘆符などにより感情の強さを測定したり、否定語などを考慮した文脈なども考慮してくれます。

・Git
https://github.com/ikegami-yukino/pymlask

詳細はML-Ask Pythonのプロジェクトのコントリビューター(というか製作者?)の方が記載している記事が一番参考になります。

https://qiita.com/yukinoi/items/ef6fb48b5e3694e9659c

 

Mecabのインストール

ML-AskではMecabがないと動かないためインストールを行います。

今回は開発環境からインストールしています。

また、辞書として「mecab-ipadic-neologd」もインストールします。

 

開発環境インストール

 

Groongaリポジトリを導入

 

Mecab本体+その他諸々のインストール

 

mecab-ipadic-neologdのインストール

 

こちらでmecab関連の設定が終わりました。

 

ML-AskのPythonライブラリのインストール

それではいよいよ本番のML-AskのPythonライブラリのインストールを行います。

ライブラリだけですとインストールはとても簡単です。

それではこちらのテストを行います。

 

ML-Askの動作確認

まずはgitに記載されているサンプルの文章での解析を行います。

ライブラリはmecab-ipadic-neologdのインストールされたパスを指定しています。

 

こちらを実行した結果です。

確かにサンプルのような結果が表示されています。

「yorokobi:喜」に分類されているようなので否定後なども当てはまっているようです。

感情は以下で結果が出てくるようです。

  • aware:哀
  • haji:恥
  • ikari:怒
  • iya:厭
  • kowa:怖
  • odoroki:驚
  • suki:好
  • takaburi:昂
  • yasu:安
  • yorokobi:喜

 

折角なのでもう一つ解析を。

コロナ系の記事など感情・ネガポジがわかりやすい文章を解析してみます。

若干、出力を調整しています。

 

さて、こちらの出力の結果が以下になります。

 

結果はかなり納得のいくもので、代表的な感情が「驚」で「厭」「怖」「驚」を含んでいます。

感情としては「とてもネガティブ」ということで非常に腑に落ちる結果でした。

複数の角度での感情の分析はとても面白いと思います。

では、今回はこの辺で。

 

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