ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
Twitter Stream APIデータに対して初歩的な感情分析を試みる。 - Qiita
Twitter解析を行ううえでやってみたいことの１つとして感情分析があるのではないかと思います。（ですよね？）色々な手法があると思いますが、まずはその一番簡単な例から初めてだんだん高度に(できれば)していくというのを見ていきたいと思います。 分析対象データは今回もTwitterとします。ただ、いままではTwitter REST APIsで取得していましたが、今回はTwitter Stream APIでじゃんじゃかTwitterデータをインポートしていき、それに対して感情分析結果を数値化して合わせてデータベースに格納する、ということをやってみたいと思います。 Twitterデータをmongodbに取得する当たりの説明は以前の記事で行っていますので、よければご参照ください。 1. Twitter Stream APIからデータを取得しmongoDBに格納する。 1-1. 準備的なこと まずは下
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