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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