はじめに
- AWSを利用してのテキスト分析が何か出来ないか？と思い、調べていたところ、Amazon Comprehendの存在を知りました。
- POSTリクエストで「特定の文書」を送ると、文書内の感情分析を行うAPIを作成してみた記事です。
- とりあえずAPIを作って動かしてみたい方向けです。
感情分析とは？
- Amazon Comprehendではドキュメントの感情を4つの値から判断します。
- 「Positive（肯定的）」「Negative（否定的）」「Mixed（混合）」「Neutral（ニュートラル）」の4つの値が結果として返ってきます。
例えばAmazon Comprehendのコンソール上からInput textに適当な値を入れて「Analyze」を押すと、
Sentimentとして以下の結果が返ってきます。
少し文言を変えてみると、Positiveの信頼度の数値が増えていることが分かります。
Comprehend全般についてはこちらの記事がとても参考になりました。
早速APIを作成してみる
Comprehendの感情分析の大まかな内容が分かりましたので、早速Lambda関数を作成していきます。
今回は名前通りEmotionalAnalysisAPIと名付けました。
新規ロールEmotionalAnalysisAPIRoleを作成します。
お試し作成なので認証タイプはNONEとします。
関数作成後、ロールにComprehendFullAccessポリシーをアタッチします。
以下のコードを記載します。
import json
import boto3
def lambda_handler(event, context):
comprehend = boto3.client(service_name='comprehend', region_name='ap-northeast-1')
data = json.loads(event.get("body"))
return json.dumps(comprehend.detect_sentiment(Text=data["Text"], LanguageCode='ja'), sort_keys=True, indent=4)
POSTリクエストでエンドポイントに対してAPIコール。
画面右側がAPIの返却値です。先程のコンソールでの操作と同様に、文書内の感情分析の結果をJSON形式で返却してくれます。
※VSCodeの拡張機能REST ClientでAPIの動作確認をしています。
参考文献
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/comprehend/latest/dg/API_DetectSentiment.html