初心者のための感情分析プロジェクトとトピック[2022]

あなたは感情分析を勉強していて、あなたの知識をテストしたいですか？ もしそうなら、あなたは正しい場所に来ました。 この記事では、知識をテストし、理解を示すことができる感情分析プロジェクトのアイデアについて説明します。

素晴らしいプロジェクトのアイデアを見つけるのがいかに難しいかを私たちは知っています。 また、プロジェクトを完了することがどれほど有益であるかも知っています。 プロジェクトを使用すると、知識を強化し、ポートフォリオを強化し、より良い役割を担うことができます。

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それで、これ以上面倒なことはせずに、始めましょう。

感情分析とは何ですか？

感情分析は、NLP（自然言語処理）、テキスト分析、および計算言語学を使用して、人々の意見の傾向を測定する一種のデータマイニングです。 感情分析は、主に公開レビュー、ソーシャルメディアプラットフォーム、および同様のサイトで実行されます。 感情分析の主なタイプは次のとおりです。

きめ細かい

きめ細かい感情分析は、主題についての世論が何であるかについて正確な結果を提供します。 結果を次のようなさまざまなカテゴリに分類しました：非常に否定的、否定的、中立的、肯定的、非常に肯定的。

感情の検出

この種の感情分析は、怒り、幸福、悲しみなどの感情を識別します。 多くの場合、感情を認識するために辞書を使用します。 ただし、レキシコンにも欠点があり、そのような場合はMLアルゴリズムを使用する必要があります。

アスペクトに基づく

アスペクトベースの感情分析では、人々が話していることのアスペクトを調べます。 スマートフォンのレビューがあるとすると、バッテリーの寿命や画面サイズについて人々が何を話しているのかを知りたいと思うかもしれません。

多言語

組織は、さまざまな言語のテキストを分析する必要がある場合があります。 この形式の感情分析は非常に困難であり、多くのリソースが必要になるため、多くの労力が必要になります。

感情分析は、さまざまな業界で多くの用途があります。 世論を理解するのに役立つため、企業は感情分析を使用して市場調査を行い、顧客が特定の製品（またはサービス）を気に入っているかどうかを判断します。 次に、感情分析の結果に従って、組織はそれぞれの製品またはサービスを変更し、より良い結果を達成することができます。

全体として、それは企業が顧客をよりよく理解するのに役立ちます。 企業は、どこに遅れをとってどこに優れているかを知っていると、顧客により良いサービスを提供できます。

以下のポイントでは、いくつかの著名な感情分析プロジェクトのアイデアについて説明しました。興味と専門知識に応じて1つ選択してください。

感情分析プロジェクトのアイデア

以下は、私たちの感情分析プロジェクトです。 私たちのリストには、すべてのスキルレベルのプロジェクトが含まれているため、快適に選択できます。

1.Amazon製品レビューを分析する

アマゾンは地球上で最大のeコマースストアです。 これは、利用可能な最大の製品セレクションの1つもあることを意味します。 多くの場合、企業は自社製品に対する世論を理解し、その原因を突き止めたいと考えています。 その目的のために、彼らは製品レビューの感情分析を実行します。

それは彼らが彼らの製品（もしあれば）の主要な問題を認識するのを助けます。 一部の製品はAmazonで数千件のレビューがありますが、他の製品は数百件しかありません。

このような専門知識に対する需要が非常に高いため、これは最も感情分析プロジェクトの1つです。 企業は、専門家が市場調査のために自社の製品レビューを分析することを望んでいます。

このプロジェクトのデータセットは、 Amazon ProductReviewsDatasetから入手できます。

このプロジェクトに取り組むことで、感情分析の多くの側面に精通することができます。 あなたが初心者なら、あなたは小さな製品から始めて、同じもののレビューを分析することができます。 一方、チャレンジを探している場合は、人気のある製品を取り上げてそのレビューを分析することができます。

2.腐ったトマトとそのレビュー

Rotten Tomatoesは、映画や番組に対する批評家の意見を集めたレビューサイトです。 ほぼすべての番組、テレビシリーズ、またはドラマのレビューを見つけることができます。 確かに、データを取得するのにも最適な場所です。

感情分析プロジェクトの一環として、このサイトにあるレビューに対して感情分析を実行できます。 エンターテインメント部門は、批評家のレビューを非常に真剣に受け止めています。 批評家のレビューを分析することで、制作会社はその特定のタイトルが成功した（または失敗した）理由を理解できます。 評論家のレビューは、タイトルの商業的成功にもかなり影響します。

感情分析を使用すると、特定の映画や番組に対する批評家の一般的な意見を把握できます。 このプロジェクトは、感情分析がNetflixなどのエンターテインメント企業にどのように役立つかを理解するための優れた方法です。

このプロジェクトのデータセットは、 RottenTomatoesデータセットから入手できます。

3.Twitterの感情分析

Twitterは、感情分析を実行するのに最適な場所です。 このプラットフォームを通じて、あらゆるトピックに関する世論を得ることができます。 これは、中級レベルの感情分析プロジェクトのアイデアの1つです。 このタスクに取り組む前に、意見マイニング（感情分析の別名）を実行した経験が必要です。 これは人気のあるプロジェクトのアイデアなので、もう少し詳しく説明しました。

前提条件

プログラミングの基本的な知識が必要です。 PythonまたはRのいずれかに精通している可能性があります（両方に精通していると便利です）。 ただし、プログラミングの専門家レベルの知識は必要ありません。 ここではTwitterAPIを使用する必要があるため、プログラミングとは別に、データセットを分割してRESTfulAPIを使用する方法も知っておく必要があります。 また、プロジェクトの後半でデータを分類するために使用するため、単純ベイズ分類器にも精通している必要があります。

このプロジェクトは簡単ではなく、少し時間がかかります（Twitterからのデータのダウンロードには数時間かかります）。

プロジェクトに取り組んでいます

まず、Twitter APIを使用するには、Twitterから承認された資格情報を取得する必要があります。 Twitter開発者アカウントの承認には時間がかかりますが、承認したら、ダッシュボードに移動して[アプリを作成]できます。

必要な資格情報を取得したら、関数を作成してテストセットを作成できます。 Twitterには、APIを介して行うことができるリクエストの数に制限がありますが、セキュリティ上の理由からこの制限が追加されています。 上限は15分で180リクエストです。 テストセットを100ツイートに設定しておくことができます。

テストセットを作成したら、このプロジェクトの最も難しい部分であるTwitterAPIを使用してトレーニングセットを作成する必要があります。 APIから収集したツイートは、後で使用できるように必ずCSVファイルに保存してください。

トレーニングセットを準備した後は、データセットに存在するツイートを前処理するだけで済みます。 絵文字、画像、その他の非テキストコンポーネントは、感情分析の極性に影響を与えないことを忘れないでください。 感情分析に写真やその他の部分を含めるには、ディープラーニングを使用する必要があります。 データから重複する文字とタイプミスをすべて削除してください。 可能な限り最高の結果を得るには、データのクリーニングが不可欠です。

データをクリーンアップした後、利用可能なデータセットを分析するために単純ベイズ分類器を使用できます。 最後に、モデルをテストして、目的の結果が得られるかどうかを確認する必要があります。

お気づきかもしれませんが、このプロジェクトには多少の努力が必要です。 しかし、Twitterで感情分析を実行することは、この主題に関する知識をテストするための優れた方法です。 それはあなたのポートフォリオ（またはCV）にも素晴らしい追加になるでしょう。

続きを読む： Pythonを使用した感情分析：ハンズオンガイド

4.科学論文のレビュー

機械学習とデータサイエンスの知識を研究目的で使用することに興味がある場合は、このプロジェクトが最適です。 科学論文のレビューに対して感情分析を実行し、主要な専門家が特定のトピックについてどのように考えているかを理解できます。 そのような発見はあなたがそれに応じてそれらを研究するのを助けることができます。

このプロジェクトを開始できるようにするためのデータセットは次のとおりです： MachineLearningDataset 。 ここで共有したデータセットには、N=405のインスタンスがあります。 そしてそれはJSON形式で保存されます。 このプロジェクトに取り組むことで、科学研究における機械学習のアプリケーションに慣れることができます。 データセットには、スペイン語と英語のレビューがいくつかあります。

5.IMDbレビューを分析する

IMDbは、人々がさまざまな映画や番組について意見を述べるエンターテインメントレビューWebサイトです。 そこにあるレビューに対しても感情分析を実行できます。 前に説明したRottenTomatoesプロジェクトと同様に、これはエンターテインメント業界でのデータサイエンスと機械学習のアプリケーションについて学ぶのに役立ちます。

番組や映画のレビューは、制作会社がタイトルが失敗した（または成功した）理由を理解するのに役立ちます。

このプロジェクトのデータセットはかなり古くて小さいです。 しかし、これは初心者が新しいデータセットで自分のスキルをテストするための優れた方法です。 データセットへのリンクは次のとおりです。IMDbレビューデータセット。

6.会社の評判を分析する（ニュース+ソーシャルメディア）

好きな会社を選んで、詳細な感情分析を行うことができます。 トレンドトピックを選択し、感情分析でカバーして、より正確な結果を得ることができます。 ここでUberの例について説明できます。 彼らは世界で最も著名なスタートアップの1つであり、グローバルな顧客基盤を持っています。 感情分析を実行して、この会社に対する世論を理解することができます。

Uberに関する世論を見つけるために、まず関連するソース（この場合はUberのFacebookページとTwitterページ）からデータを取得することから始めます。 そこでのユーザー間の会話を分析することで、市場における全体的なブランド認知を把握することができます。 異なるデータセットを分離するには、カテゴリが必要です。 この例では、支払い、サービス、キャンセル、安全性、および価格を使用できます。

何に取り組みたいのか、どこに行かなければならないのかがわかったので、始めることができます。

Facebookの感情分析

まず、彼らのFacebookページから始めます。 30,000以上のコメントがあり、前述のカテゴリ（支払い、サービス、キャンセル、安全性、価格）で分析を行ったところ、肯定的なコメントのほとんどが価格セクションに関するものであることがわかりました。 一方、ネガティブフィードバックの割合が最も高いカテゴリはサービスでした。 ただし、この分析を実行する際、Facebookのコメントにはスパム、提案、ニュース、およびその他のさまざまな情報が含まれていることにも留意しました。

感情分析では、意見だけを見る必要があります。

そのため、不要なカテゴリをすべて削除しましたが、予想どおり、結果が変わりました。 現在、否定的なコメントがすべてのセクションで過半数を占め、それぞれのカテゴリーでの比率が変化しました。 価格関連のコメントでは、否定的なコメントの割合が20％増加しました。

そのため、データクリーニングを実行することが不可欠です。 それはあなたが正確な結果を得るのを助けます。

Twitterでの感情分析

この記事では、ツイートの感情分析についてすでに説明しました。 そこで、ここでも同様のアプローチに従い、Uberにタグを付けたり、ツイートに返信したりする人々のツイートを分析します。 ここで、肯定的なツイートの割合が最も高いカテゴリは支払いであり、2番目に高いカテゴリは安全性でした。 これは、さまざまなソーシャルメディアがさまざまな結果をもたらす方法も示しています。

ただし、ここでもデータクリーニングを実行する必要があります。 そのために、無関係な意図（スパム、ニュース、マーケティングなど）のツイートを削除します。 ここでも、さまざまなカテゴリの割合がどれだけ変化するかに気付くでしょう。

私たちの場合、Paymentは肯定的なツイートのシェアが12％減少し、Safetyが肯定的な回答の割合が最も高いカテゴリになりました。 それとは別に、Safetyは肯定的なツイートのシェアで約2〜4％を失いました。 このデータを使用すると、これらのプラットフォームでUberについて話すときに、人々の間で最も人気のあるトピックを見つけることもできます。

そのため、Twitterで最も人気のあるカテゴリは、支払い、キャンセル、サービスであることがわかりました。

ブランドはこのデータを非常に真剣に受け止めていることを知っておく必要があります。 それは、彼らが取り組む必要のある問題と、それをどのように解決できるかを理解するのに役立ちます。 これらのツイートは、結局のところ、顧客からのフィードバックです。 この場合、Uberはこれらのツイートの結果を使用して、サービスのどの部分に障害があり、どのように修正できるかを理解できます。

ニュースの感情分析

組織に対する世論を理解するには、その組織に関するニュースも分析する必要があります。 この例では、Uberに関するニュース記事を確認します。 これらのニュース記事に含まれるコンテンツを分析した後、調査結果を上記のカテゴリ（支払い、サービス、キャンセル、安全性、価格）に分類します。

それとは別に、人気に応じてさまざまな記事を分類します。 記事の人気が高いほど、世論に影響を与えます。 あなたは彼らが持っているシェアの数に従ってすべての記事の人気を測定することができます。 共有数が多い列は、共有数が少ない列よりも間違いなく人気があります。

結果

この例では、Uberとこの会社に関する世論を調べました。 Facebook、Twitter、ニュースを分析した後、Uberの一般的な感情がポジティブか、ネガティブか、ニュートラルかがわかります。

このアプローチに従って、感情プロジェクト分析のアイデアを作成できます。 オンラインでの存在感が高くない小さな会社から始めて、複数のチャネルで感情分析を実行し、それが肯定的に認識されているか否定的に認識されているかを理解することができます。 課題を増やしたい場合は、それをより複雑にして、大手企業の分析を実行できます（この例で行ったように）。

また読む：トップ4データ分析プロジェクトのアイデア：初心者からエキスパートレベル

最終的な考え

感情分析は、機械学習の重要なトピックです。 複数の分野で数多くの用途があります。 このトピックについて詳しく知りたい場合は、ブログにアクセスして、多くの新しいリソースを見つけることができます。

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