SNSの投稿やレビューを見て「これってポジティブ？ネガティブ？」と気になったこと、ありませんか？
今回は、無料で公開されているBERTベースの日本語感情分析モデルを使って、Pythonでサクッと感情分析を行う方法をご紹介します。
Step 1：ライブラリのインストール
最初に必要なライブラリをインストールします。以下のセルを実行してください（Google Colab推奨です）。
# 初回のみ実行（感情分析モデルと日本語処理に必要なライブラリ）
!pip install transformers fugashi ipadic unidic-lite
Step 2：日本語感情分析モデルを読み込む
transformers ライブラリの pipeline を使って、感情分類モデルを簡単に利用できます。
ここでは、llm-book/bert-base-japanese-v3-marc_ja というモデルを使います。
from transformers import pipeline
# 日本語の感情分析パイプラインを構築
classifier = pipeline(
"text-classification",
model="llm-book/bert-base-japanese-v3-marc_ja"
)
Step 3：SNS投稿の感情を判定してみよう！
実際に任意のSNS投稿を入れて、ポジティブ・ニュートラル・ネガティブのどれかを判定してみましょう。
# 任意の日本語テキスト
text = "この製品は本当に素晴らしいと思いました。"
# 感情分析を実行
result = classifier(text)[0]
# 結果の表示
print("入力文:", text)
print("感情ラベル:", result["label"]) # positive / neutral / negative
print("確信度:", round(result["score"], 3))
出力結果（例）
入力文: この製品は本当に素晴らしいと思いました。
感情ラベル: positive
確信度: 0.998