Regardez cet article et découvrez ce qu'on appelle API COTOHA. ， Cela avait l'air intéressant alors j'ai décidé de le toucher. Cette fois, j'ai utilisé COTOHA API pour analyser la négativité de Nono Morikubo.

environnement

macOS Mojave 10.14.6
Python 3.7.6

Qu'est-ce que l'API COTOHA?

C'est une API qui peut facilement traiter le langage naturel et la voix. Par exemple, une analyse de syntaxe et une reconnaissance vocale peuvent être effectuées. Fourni par NTT Communications.

Qu'est-ce que Morikubo Nono?

Idol Master Une des idoles qui apparaît dans Cinderella Girls, une jeune fille de 14 ans. La maison est sous le bureau, et parfois il fuit le producteur et travaille parfois dur comme une idole. Elle fait généralement beaucoup de remarques négatives, "je suis ...", mais j'essaie de vérifier à quel point c'est négatif.

Analyse des émotions

Cliquez ici pour savoir comment l'utiliser Veuillez noter qu'il y a une limite supérieure de 1000 appels par jour pour le cadre gratuit.

Exemple

Par exemple, la carte N initiale "Ah ... Mmm ... Je suis Morikubo ... Ah, oui, je suis Nono Morikubo, mais je suis désolé pour le producteur soudainement, mais je pense quitter en tant qu'idole ... Ah, Cette…" Si vous analysez les émotions de cette ligne avec l'API COTOHA, vous obtiendrez les résultats suivants.

{'result': {'sentiment': 'Negative', 'score': 0.48786837208987766, 'emotional_phrase': [{'form': 'Je suis désolé', 'emotion': 'N'}]}, 'status': 0, 'message': 'OK'}

Puisque «score» est compris entre 0 et 1, cette ligne peut être considérée comme ** modérément négative **. Il existe trois types d'émotions: «positives», «neutres» et «négatives».

Entraine toi

Les lignes à analyser sont les cartes installées dans Mobage version Idol Master Cinderella Girls. Il existe 14 types de lignes par carte. --Omettez les mêmes lignes avant et après la formation spéciale.
Les lignes sont extraites du site Web. (Peut-être que le travail manuel était plus rapide ...) --Calculez le nombre de fois, le pourcentage et le score moyen de chaque émotion.
De plus, laissez le ratio x score moyen être ** degré d'émotion **. En effet, ** plus les lignes sont positives et plus le score est élevé, plus ** est considéré positif. Par exemple, si tous les 100% sont des lignes positives et que leur score moyen est de 1,0, alors le degré est (positif, neutre, négatif) = (1, 0, 0).

code

Il est répertorié dans Github.

résultat

Nombre total de lignes: 410 Un seul d'entre eux avait des émotions «positives / négatives», donc cela n'est pas inclus dans le calcul.

Sentiments	Nombre de fois	Pourcentage	Score moyen	Diplôme
Positive	135 fois	33％	0.428	0.141
Neutral	215 fois	52％	0.342	0.179
Negative	59 fois	14％	0.551	0.079

Le score moyen de Négatif est plus élevé que les autres, mais il est moins fréquent car moins fréquent. C'était un résultat un peu surprenant, mais on peut dire qu'elle a grandi depuis les débuts. En fait, lorsque j'ai analysé les émotions en utilisant uniquement les cartes initiales, les résultats étaient les suivants.

Nombre total de lignes: 25

Sentiments	Nombre de fois	Pourcentage	Score moyen	Diplôme
Positive	6 fois	24％	0.358	0.086
Neutral	12 fois	48％	0.380	0.183
Negative	7 fois	28％	0.580	0.163

Comparaison

Puisqu'il y a certaines parties qui ne peuvent pas être évaluées par le résultat d'une seule personne, je vais les comparer avec d'autres idoles. Cette fois, j'ai décidé d'analyser la passion positive émotionnellement. La passion positive est le nom d'une unité composée de Mio Honda, Akane Hino et Aiko Takamori. S'ils sont positifs et passionnés, les résultats changeront sûrement.

Honda Mio

Nombre total de lignes: 476

Sentiments	Nombre de fois	Pourcentage	Score moyen	Diplôme
Positive	199 fois	41.8％	0.462	0.193
Neutral	265 fois	55.7％	0.421	0.234
Negative	12 fois	2.5％	0.442	0.011

Akane Hino

Nombre total de lignes: 409

Sentiments	Nombre de fois	Pourcentage	Score moyen	Diplôme
Positive	154 fois	37.7％	0.425	0.160
Neutral	228 fois	55.7％	0.438	0.244
Negative	27 fois	6.6％	0.394	0.026

Aiko Takamori

Nombre total de lignes: 457 Un seul d'entre eux avait des émotions «positives / négatives», donc cela n'est pas inclus dans le calcul.

Sentiments	Nombre de fois	Pourcentage	Score moyen	Diplôme
Positive	263 fois	57.5％	0.464	0.267
Neutral	172 fois	37.6％	0.399	0.150
Negative	21 fois	4.6％	0.478	0.022

Par rapport à la fois précédente, tous les trois avaient des négatifs inférieurs et des positifs plus élevés. Même si vous regardez simplement le nombre de fois, vous pouvez voir qu'il y a peu de remarques négatives. Comme prévu, Posipa.

Ce qui suit est un résumé du diplôme.

Nom	Degré positif	Degré neutre	Degré négatif
Morikubo Nono	0.141	0.179	0.079
Honda Mio	0.193	0.234	0.011
Akane Hino	0.160	0.244	0.026
Aiko Takamori	0.267	0.150	0.022

Quand on regarde ça comme ça, on a l'impression qu'il y a une différence visible. Il était surprenant qu'Aiko ait le plus haut degré de positivité ... Eh bien, il se peut que les lignes cibles soient limitées.

Il serait intéressant d'analyser les données obtenues cette fois-ci en utilisant d'autres méthodes, j'aimerais donc réessayer si j'en ai l'occasion.

Résumé

Morikubo Nono était négatif après tout, mais il grandit plus qu'avant Morikubo!

[PYTHON] J'ai essayé d'analyser la négativité de Nono Morikubo. [Comparer avec Posipa]