深層学習と決定木を用いた感情分析

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深層学習と決定木を用いた感情分析

深層学習と決定木を用いた感情分析

本リポジトリは、自然言語処理（NLP）と機械学習技術を活用し、テキストから感情（肯定的、否定的、中立的）を分類するプロジェクトです。テキストの前処理、CNNを用いた特徴抽出、決定木による分類を組み合わせたアプローチで、ソーシャルメディアや商品レビューなど多様なデータに対応可能な感情分析モデルを構築しています。実装はJupyter Notebookで行われ、教育や研究の入門用にも適した構成です。

https://github.com/sanashafiq123/Sentiment_Analysis_using_DL_DT

概要

本リポジトリ「Sentiment_Analysis_using_DL_DT」は、テキストデータから感情を分類するための自然言語処理（NLP）技術と機械学習手法を組み合わせたプロジェクトです。主に、テキストの前処理としてトークン化やストップワード除去を行い、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）でテキストの特徴を抽出。その後、決定木（Decision Tree）を用いて感情の分類を行います。これにより、SNSの投稿や商品レビューなど、多様なテキストデータから肯定的、否定的、中立的な感情を高精度に判別可能です。Jupyter Notebook形式での実装により、学習や解析の視覚的理解が容易で、教育・研究用途にも適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 自然言語処理によるテキストの前処理（トークン化、ストップワード除去）を実施
  • 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いてテキストの特徴抽出を実現
  • 決定木アルゴリズムで感情分類を行い、深層学習と機械学習の融合を図る
  • Jupyter Notebookでの実装により、手順の理解や再現が容易

技術的なポイント

本プロジェクトは、感情分析における深層学習と決定木の組み合わせが技術的な核となっています。まず、テキストデータはそのままでは機械学習モデルに入力できないため、前処理が不可欠です。リポジトリでは、文章を単語単位に分割する「トークン化」を行い、意味のない一般的な単語（ストップワード）を除去しています。これにより、モデルが重要なキーワードに注目できるようになります。

次に、特徴抽出の段階では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を活用。CNNは画像処理でよく用いられますが、テキストの局所的なパターン抽出にも有効です。単語の並びやn-gram的な特徴を捉え、文章の感情を表現する特徴ベクトルを生成します。この特徴ベクトルが、感情判定のための入力データとなります。

最後に、感情分類には決定木（Decision Tree）を採用。決定木はルールベースでデータの特徴に応じて分岐し、分類結果を出すシンプルかつ解釈性の高いモデルです。CNNで抽出された特徴ベクトルを決定木に渡すことで、深層学習の強力な表現力と決定木のシンプルさを組み合わせ、過学習の抑制やモデルの解釈性向上を狙っています。

また、Jupyter Notebook形式での実装は、各ステップのコードと出力結果が直感的に確認できるため、感情分析の学習や他プロジェクトへの応用に適しています。加えて、この構成は研究開発やプロトタイピングにも有効であり、Python環境があればすぐに動作を試せる点も魅力です。

総じて、本リポジトリは、NLPの基礎から深層学習による特徴抽出、決定木による分類まで一連の流れをわかりやすく実装しており、感情分析の入門教材や実践的なプロトタイプ作成に最適なリソースとなっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要や実行方法の説明ファイル
  • Sentiment_Analysis.ipynb: 感情分析の実装を行うJupyter Notebookファイル。データの前処理、CNNによる特徴抽出、決定木での分類を順に実行

まとめ

深層学習と決定木を融合したシンプルかつ効果的な感情分析実装。

リポジトリ情報：