自然言語処理歌詞分析(日記)

自然言語処理による歌詞分析

分析目的	内容の説明	技術例（Python）	使用ライブラリ／モデル例
感情分析	歌詞の感情を「ポジティブ・ネガティブ」や「喜怒哀楽」などで分類	Transformersによる事前学習モデル、ルールベース感情辞書	transformers, daigo/bert-base-japanese-sentiment, textblob, ginza, Janome
キーワード抽出	頻出語や重要語（TF-IDFスコアなど）を抽出	TF-IDF, テキスト正規化、ストップワード除去	sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer, Janome, MeCab, wordcloud
類似歌詞の発見	歌詞間の類似度（コサイン類似度など）を計算し、似た構造やテーマを検出	Word2Vec / Doc2Vecによるベクトル化と類似度計算	gensim, scipy.spatial.distance.cosine, sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity
トピックモデリング	LDAやNMFにより、歌詞に潜む共通話題（例:「別れ」「夢」など）を抽出	LDA（潜在ディリクレ配分法）、NMF、BERTクラスタリング	gensim.models.LdaModel, sklearn.decomposition.NMF, transformers, bertopic
時系列・年代分析	年代ごとの語彙・テーマの傾向変化を可視化	時系列でのTF-IDFスコア、主成分分析（PCA）、回帰分析	pandas, matplotlib, seaborn, sklearn.decomposition.PCA, statsmodels
クラスタリング	歌詞ベクトルを用いて自動的にグループ化（ジャンル別・作詞者別など）	KMeans, DBSCAN, t-SNE, UMAP	sklearn.cluster, sklearn.manifold.TSNE, umap-learn
固有表現抽出	歌詞内の人名・地名・時間などを抽出（特にストーリーテリング分析に有用）	NER（固有表現抽出）	spaCy, ginza, transformers
形態素解析	日本語の文節に分解し、品詞をラベル付け（語彙分析や前処理に必須）	MeCab, Janome, SudachiPy 等	MeCab, Janome, SudachiPy, ginza
構文解析・係り受け	歌詞の文構造を解析し、主語・述語の関係や言い回しのパターンを取得	係り受け解析、構文木解析	spaCy, ginza, CaboCha
可視化	各分析結果を視覚的に表現して直感的理解を促す	WordCloud、散布図、ヒートマップ、ネットワーク図など	wordcloud, matplotlib, seaborn, plotly, networkx, pyvis, bokeh, pandas.plotting, sklearn.manifold.TSNE, umap-learn

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可視化技術の詳細

可視化手法	説明	Pythonツール例
WordCloud	頻出語の大きさで重要度を視覚化	wordcloud, matplotlib
散布図	t-SNEやUMAPでベクトルを2次元に落とし、類似歌詞を近くに配置	matplotlib, seaborn, sklearn, umap-learn
ヒートマップ	類似度・感情スコアの行列を色で可視化	seaborn.heatmap, matplotlib
トレンド折れ線	年代ごとの出現語数・感情スコア・TF-IDFなどの時系列変化を表示	pandas.plot, seaborn.lineplot
ネットワーク図	類義語ネットワーク、共起関係などを視覚的に表現	networkx, pyvis, bokeh
円グラフ・棒グラフ	感情ラベル、話題の割合、クラスタの構成など	matplotlib, seaborn, plotly.express

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可視化例のイメージ

タイプ	用途の例
WordCloud	アーティスト別のよく使われる単語の違い
散布図（t-SNE）	歌詞全体のジャンル・傾向の分布図
ヒートマップ	アーティスト間の歌詞類似度比較
折れ線グラフ	時代ごとの「愛」「夢」などの出現頻度
ネットワーク図	歌詞に登場する語の共起パターン

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✅ 自然言語処理による歌詞分析：技術別詳細

1. 感情分析（Sentiment Analysis）

• 対象例：歌詞から「喜び」「悲しみ」「怒り」「恐れ」などの感情傾向を分類

• 処理手順：

  1. 歌詞データを整形・正規化（小文字化・記号除去など）
  2. 感情分類モデルで推論（BERT, LSTM など）

• おすすめモデル：

  • daigo/bert-base-japanese-sentiment（精度・速度両立）
  • NRC Emotion Lexicon（英語歌詞対応）

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2. キーワード抽出（TF-IDF）

• 対象例：歌詞中で作品全体の特徴を表す単語を抽出（例：「夜」「未来」「君」）

• 処理手順：

  1. 形態素解析 → 単語ベースに分割
  2. TfidfVectorizer でスコア計算
  3. 上位N語を抽出

• 視覚化：

  • wordcloud で頻出語可視化
  • barplot でTF-IDFスコア上位表示

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3. 類似歌詞の発見（Semantic Similarity）

• 技術例：

  • Word2Vec（語単位）、Doc2Vec（文書全体）
  • コサイン類似度計算

• 処理フロー：

  1. 各歌詞をベクトル化（mean poolingなど）
  2. 類似度行列生成
  3. 近いものをランキング形式で提示

• 活用：似た構造やテーマの楽曲探し／自動レコメンド

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4. トピックモデリング（LDA／NMF）

• 目的：歌詞に潜む話題（例：「愛」「別れ」「夢」「夜」）を自動抽出

• 技術比較：

  • LDA：確率モデル、可解釈性が高い
  • NMF：ベクトル空間的解釈

• 処理例：

  1. BoW or TF-IDFで文書ベクトル作成
  2. gensim.models.LdaModel でトピック抽出
  3. 各文書のトピック比率を可視化（円グラフやスタック棒グラフ）

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5. 時系列・年代分析

• 目標：歌詞の語彙や感情の時代的変化を分析

• 処理例：

  • 年ごとのTF-IDF上位語を折れ線グラフで可視化
  • PCAで年代ごとのテーマ変化を2次元にプロット
  • 感情スコアの時系列推移（statsmodels.OLSで回帰線）

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6. クラスタリング

• 技術：

  • KMeans: 分布に偏りがあるとき
  • DBSCAN: 密度ベースで自然な塊を捉える
  • 次元圧縮用：t-SNE／UMAP

• 手順：

  1. 歌詞をベクトル化（平均Word2Vecなど）
  2. クラスタリングモデルで学習
  3. 色分け散布図を描画

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7. 固有表現抽出（NER）

• 目的：歌詞に登場する人物名、場所名、時間表現などの抽出

• ライブラリ例：

  • spaCy（英語）
  • GiNZA, SudachiPy（日本語対応）

• 活用例：ストーリー系歌詞の登場人物マップ作成

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8. 構文解析・係り受け解析

• ツール：

  • CaboCha: 高精度構文解析（日本語）
  • GiNZA: spaCyベースの高速日本語依存構文解析

• 用途例：

  • 主語・述語関係を抽出し、歌詞の叙述構造を可視化
  • 頻出構文パターン分析（比喩・倒置など）

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✅ 可視化の組み合わせ例（分析＋可視化）

分析対象	可視化方法	使用ツール例
TF-IDF上位語	WordCloud / 横棒グラフ	wordcloud, matplotlib, seaborn
歌詞ベクトル	散布図（t-SNE / UMAP）	sklearn, umap-learn
感情スコア行列	ヒートマップ	seaborn.heatmap
トピック分布	円グラフ / 積み上げ棒グラフ	matplotlib, plotly
出現語の共起関係	ネットワーク図	networkx, pyvis
時系列変化	折れ線グラフ / 回帰直線	pandas, seaborn, statsmodels

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🔷 ベクトル化手法一覧（自然言語処理）

手法	特徴	対象	Pythonライブラリ
Bag of Words (BoW)	単語出現頻度をカウント。文脈を無視	文書	sklearn.feature_extraction
TF-IDF	単語の重要度（頻度 × 逆文書頻度）で重み付け	文書	TfidfVectorizer
CountVectorizer	BoWと同様。トークン単位の出現回数をカウント	文書	sklearn
HashingVectorizer	ハッシュ関数で次元固定ベクトルに変換。メモリ効率に優れる	文書	sklearn

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手法	特徴	対象	Pythonライブラリ
Word2Vec	単語を意味空間に埋め込む（CBOW / Skip-gram）	単語	gensim
FastText	サブワード単位で学習し未知語に強い	単語	gensim / facebookresearch/fastText
GloVe	単語共起行列を分解してベクトルに変換（静的埋め込み）	単語	glove-python / torchtext.vocab
ELMo	文脈依存の動的単語ベクトル（双方向LSTM）	単語・文	allennlp
BERT	Transformerベースの文脈埋め込み（双方向・多層）	単語・文	transformers (HuggingFace)
RoBERTa	BERTの改良版（学習量・マスク率増加）	文	transformers
ALBERT	パラメータ共有による軽量BERT	文	transformers
DistilBERT	軽量で高速なBERTの蒸留版	文	transformers
Sentence-BERT	Siameseネットで文ベクトルを高精度に取得	文	sentence-transformers
Universal Sentence Encoder	Google製。TransformerまたはDANを用いた文ベクトル	文	tensorflow_hub

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手法	特徴	対象	Pythonライブラリ
Doc2Vec	Word2Vecを拡張し文・文書をベクトル化	文書	gensim
Latent Semantic Analysis (LSA)	BoWからSVDで次元削減し語の意味を抽出	文書	sklearn / gensim
Latent Dirichlet Allocation (LDA)	文書をトピック分布として表現（確率モデル）	文書（トピック）	gensim / scikit-learn
Topic2Vec	LDAの代わりにトピックをベクトルで表現	文書（トピック）	PyTorch（カスタム実装）

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🔻 番外編：近年の発展系

手法	特徴	対象	Pythonライブラリ
CLIP Embedding	テキストと画像を共通空間でベクトル化（OpenAI）	文・画像	openai/CLIP / transformers
LaBSE	多言語に対応した文ベクトル表現（Google BERT改良）	文	transformers
MiniLM / TinyBERT	高速軽量モデル。スマホ等での応用に適す	文	transformers
Instruction-Tuned Embeddings	「質問・命令」を理解するベクトル（OpenAI, Cohereなど）	文	OpenAI API, Cohere, JinaAI 等

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