Amazon ComprehendとLambdaを利用した感情分析APIを作成する

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

https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/comprehend.html#Comprehend.Client.detect_sentiment