自然言語処理２～感情分析～
前回はワードクラウドと共起ネットワークを使って、ツイート「加賀市」を見てみました。
今回はBERTを使って、ツイート「加賀市」の環状分析（ネガ・ポジ判定）を行ってみます。
トークナイザーはおなじみの「cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking」、ネガポジ判定モデルは「koheiduck/bert-japanese-finetuned-sentiment」を使っています。
結果は、
判定モデルは、各ツイートに対してポジティブ、ニュートラル、ネガティブのそれぞれについて、その確率（確信度）を返してくれるので、最も確率が高いもので判定する仕組みになっています。
それぞれのカテゴリーだと判定した確率の平均は、
となりました。これはあくまでも平均。
0.80以上の確率で、つまり80％以上の自信をもって判定できたものの比率は、
となりました。
ここ半年間のキーワード加賀市のツイートは、ポジティブが５５４件（59.7％）、ニュートラルが３４０件（36.6％）、ネガティブが３４件（約3.7％）で、ネガティブなものはほとんどないという結果になりました。
このうち高確率でポジティブを判定したものの比率は62％、ニュートラルが25％、ネガティブが38％でした。
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