Docker + MeCab + JupyterLabによる分析環境の構築 - UUUMエンジニアブログ
こんにちは、分析チームの門脇です。 日頃クリエイターに関するデータ分析業務を行う際、環境ごとのライブラリの管理が面倒だったり、形態素解析エンジンの導入、notebookの設定をやり直す必要があるなど何かと不便でした。 そこで今回は、Dockerを利用して、簡単にクリエイター分析環境を構築してみました。 Dockerについて Dockerはコンテナ型の仮想化環境のことで、Dockerfileに仮想環境に取り入れたいものの処理を記述することで、簡単に同一環境を再現でき、環境ごとに設定をやり直さなくて済むといったメリットがあります。 Dockerによる環境構築ついて詳しく知りたい方はこちらにわかりやすくまとめられています。 今回は記事の中でも紹介されているKaggleが提供しているDockerイメージをベースにDokerfileを作成していきます。 MeCabについて クリエイターについて分析を
【Python】MeCabと極性辞書を使ったツイートの感情分析入門 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
負のオーラを自動検出したい 前回のエントリで、著作権侵害にあたる違法アップロード動画を自分のTwitterで拡散してしまっている懸念を考えて、YouTube動画のリンクが貼ってあるツイートをまとめて削除しました。 前回のエントリでも言いましたが、著作権侵害モノ以外にも、「残しておくとまずいツイート」は色々ある可能性があり、たとえば誹謗中傷の類いがあるかと思います。誹謗中傷ツイートを自動抽出する方法はにわかには思いつきませんが、たぶん「クソ」とか「死ね」とか「バカ」とかそういう悪口の辞書が必要になりそうです。 ところで、言語データの分析手法として、単語ごとに感情特性を評価した辞書というものがあちこちで作られていまして、これを使ってツイートがどのような感情を帯びているか分析するということが、よくやられています。Yahoo!がそういうツールを提供してたりもします（参考リンク）。 Yahoo!のリ
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