/oseti

Dictionary based Sentiment Analysis for Japanese

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

oseti

circleci coveralls.io pyversion latest version license

Dictionary based Sentiment Analysis for Japanese

INSTALLATION

$ pip install oseti

USAGE

import oseti

analyzer = oseti.Analyzer()
analyzer.analyze('天国で待ってる。')
# => [1.0]
analyzer.analyze('遅刻したけど楽しかったし嬉しかった。すごく充実した！')
# => [0.3333333333333333, 1.0]

analyzer.count_polarity('遅刻したけど楽しかったし嬉しかった。すごく充実した！')
# => [{'positive': 2, 'negative': 1}, {'positive': 1, 'negative': 0}])
analyzer.count_polarity('そこにはいつもと変わらない日常があった。')
# => [{'positive': 0, 'negative': 0}]

analyzer.analyze_detail('お金も希望もない！')
# => [{'positive': [], 'negative': ['お金-NEGATION', '希望-NEGATION'], 'score': -1.0}])
analyzer.analyze_detail('お金がないわけではない')
# => [{'positive': ['お金'], 'negative': [], 'score': 1.0}]

# Applying user's dictionary
analyzer = oseti.Analyzer(word_dict={'カワイイ': 'p', 'ブサイク': 'n'},
                          wago_dict={'イカ する': 'ポジ', 'まがまがしい': 'ネガ'})
analyzer.analyze_detail("カワイイ")
# => [{'positive': ['カワイイ'], 'negative': [], 'score': 1.0}]
analyzer.analyze_detail("ブサイクだ")
# => [{'positive': [], 'negative': ['ブサイク'], 'score': -1.0}]
analyzer.analyze_detail("まがまがしい")
# => [{'positive': [], 'negative': ['まがまがしい'], 'score': -1.0}]
analyzer.analyze_detail("イカすよ")
# => [{'positive': ['イカ する'], 'negative': [], 'score': 1.0}]

ACKNOWLEDGEMENT

This module uses 日本語評価極性辞書（用言編）ver.1.0 and 日本語評価極性辞書（名詞編）ver.1.0

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  • 東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治. 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得. 言語処理学会第14回年次大会論文集, pp.584-587, 2008. / Masahiko Higashiyama, Kentaro Inui, Yuji Matsumoto. Learning Sentiment of Nouns from Selectional Preferences of Verbs and Adjectives. Proceedings of the 14th Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp.584-587, 2008.

Cited by

Scientific paper

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  • イー フエイチー, 望月 源. テレビ字幕データを用いた感情分析による「ある日の日本の気分」推定に関する研究. 言語処理学会 第28回年次大会 発表論文集, pp.857-862, 2022.
  • 渡邉みさと, 沼部恵, 阿部沙亜弥, 尾上洋介. BuzzLead：TikTokの流行曲予測システム. 情報処理学会インタラクション2023, p.956-961, 2023.
  • 丸山 正人, 竹川 高志. 個人の特性を反映した文章の類似度判定による小説推薦. DEIM Forum 2020 P2-26, 2020.
  • 星野 雄介. ⾃然⾔語処理技術を⽤いた新型コロナウイルスに関する新聞社説の予備的分析―新聞社ごとの違いと研究の展望―. 武蔵野大学経営研究所紀要, p.113-148, 2022.
  • Uģis Nastevičs. THE IMAGE OF LATVIA AND LATVIANS ON JAPANESE TWITTER: REFLECTIONS ON PEOPLE. Culture Crossroads, Vol. 17, p.93-113, 2021.
  • Kazuko UNO. How to spread accurate scientific-based information in real time after large-scale disasters: a multifaceted research of radiation related information spreading on Twitter after 3.11. 2022.
  • Tomoya Ohba, Candy Olivia Mawalim, Shun Katada, Haruki Kuroki, Shogo Okada. Multimodal Analysis for Communication Skill and Self-Efficacy Level Estimation in Job Interview Scenario. MUM 2022, P.110–120, 2022.
  • Kunihiro Miyazaki, Takayuki Uchiba, Fujio Toriumi, Kenji Tanaka, Takeshi Sakaki. Retrospective Analysis of Controversial Subtopics on COVID-19 in Japan. ASONUM'21, p.510-517, 2022.

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