LSTMを用いた感情分析モデルの構築と実装

AI/ML
LSTMを用いた感情分析モデルの構築と実装

LSTMを用いた感情分析モデルの構築と実装

本リポジトリは、IMDB映画レビューのオープンデータを対象に、LSTM（Long Short Term Memory）を活用した感情分析モデルの実装を行っています。Jupyter Notebook形式で、テキストの前処理からモデル構築、学習、評価までを丁寧に解説しており、自然言語処理や深層学習を学ぶ入門者に適した内容です。実践的なコード例を通じて、RNNの拡張モデルであるLSTMの特徴や効果的な活用方法が理解できます。

https://github.com/Sourya2000/Sentiment-analysis-using-LSTM

概要

本リポジトリ「Sentiment-analysis-using-LSTM」は、映画レビューのテキストデータを用いた感情分析タスクに特化したプロジェクトです。代表的なIMDBのオープンデータセットを入力として、テキストの前処理から単語のベクトル化、そしてLSTMモデルによる学習・評価まで、一連の流れをJupyter Notebook環境で実装しています。LSTMは従来のRNNの問題点である長期依存性の学習困難を克服したモデルで、時系列データの理解に優れているため、感情分析などの自然言語処理タスクに適しています。本リポジトリでは、LSTMの基本的な使い方やモデル設計のポイントもわかりやすく解説しており、深層学習を用いたテキスト分析の入門教材として有用です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • IMDB映画レビューの感情分析に焦点を当てたLSTMモデルの実装
  • Jupyter Notebookでのステップバイステップ解説により学習しやすい構成
  • テキストの前処理（トークナイズ、パディング）からモデル評価まで網羅
  • LSTMの基本的な構造と感情分析での応用例を実践的に理解可能

技術的なポイント

本リポジトリの最大の技術的な特徴は、自然言語処理における時系列データ解析に強みを持つLSTMネットワークを用いて、感情分析を行っている点にあります。通常のRNNは長い文章の依存関係を捉えることが困難ですが、LSTMはセル状態とゲート機構を導入することで、重要な情報を長期的に保持しつつ不要な情報を忘却することができます。この特性により、映画レビュー文の前後関係や文脈を正確に捉え、感情の判別精度を高めています。

データの前処理においては、まずテキストを単語単位に分割（トークナイズ）し、語彙数を限定した上で各単語を整数インデックスに変換します。次に、異なる長さのレビュー文を均一化するためにパディング処理を行い、バッチ処理に適した形に整えます。これにより、LSTMモデルへの入力形状を統一し、効率的な学習が可能になります。

モデル構築では、Embeddingレイヤーを用いて単語インデックスを密なベクトル空間にマッピングし、これをLSTM層に入力します。LSTM層は時系列の情報を抽出し、最後に全結合層で感情（肯定的・否定的）を二値分類します。学習はクロスエントロピー損失関数とAdamオプティマイザを用いて最適化され、エポックごとの精度と損失の推移がNotebook内で可視化されます。

このリポジトリのコードはシンプルながらも、LSTMを用いた感情分析の基本的な流れを踏襲しており、初心者がモデルの動作原理を学び、独自データへの応用も容易にできる点が評価できます。さらに、Jupyter Notebook形式のため、コードの各ステップを細かく理解しながら実行できるのも魅力です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LSTM_sentiment_analysis.ipynb: LSTMによる感情分析モデルの構築と学習、評価を行うJupyter Notebook
  • README.md: プロジェクト概要と使用方法の説明

まとめ

LSTMを用いた感情分析を実践的に学べる良質な入門リポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Sentiment-analysis-using-LSTM

Sentiment analysis of open source IMDB movie reviews using Long Short Term Memory (Extened version of RNN)…