「飲食店のレビューのコメント内容から読み取れる感情と、その星の数には、相関関係があるのかどうか」ということについて、検証にチャレンジしてみたいと思います。公式の説明には、以下のようにあります。ドキュメント、ニュース記事、ブログ投稿に含まれている人、場所、イベントなど、多くの情報を抽出できます。アプリに寄せられた消費者の意見から顧客満足度を分析したりできます。飲食店レビューのコメントの文章が、ポジティブな感情で書かれているのか、あるいはネガティブな感情で書かれているのかそのコメント文章から読み取れる感情のポジティブ/ネガティブが、星の数と相関関係にあるのかどうかというアプローチで、検証してみたいと思います。機能を試してみたいと思います。クリックして選択します。次に表示されたページで、以下の「有効にする」ボタンをクリックします。若干の無料枠があるとのことですので、ひとまずは料金は気にせずに進めることにいたします。上に作成いたしました。いう名前のプロジェクトにしました。試す」をクリックします。今回は「感情分析」の機能を試しますので、以下からlanguage.documents.analyzeSentimentを選択します。欄に、解析対象の文字列を以下のように入力します。"昨日のうどんはとてもおいしかった。今度はひやひやも試してみよう。}}入力後は以下のような感じになります。ボタンをクリックして、感情分析を実行します。5)感情分析の結果を確認する感情分析の結果は以下のように出力されます。近づくほどネガティブな感情を表している、とのこと。文章スコア"昨日のうどんはとてもおいしかった。0.8"今度はひやひやも試してみよう。0.6「昨日のうどんはとてもおいしかった。ポジティブであることがわかります。「今度はひやひやも試してみよう。ポジティブ寄りの、ニュートラルな感情表現だ、と判断することができます。文章全体としても、ポジティブな感情が読み取れる、と判断できそうです。値は、その感情の強度を表している、とのこと。「昨日のうどんはあまりおいしくなかった。今度はもっと早い時間に行ってみよう。以下のように「昨日のうどんはあまりおいしくなかった。なっていることからもわかるとおり、感情分析の結果としても、やはりネガティブな文章だと判断しているようです。よる感情分析の方法がわかったところで、実際に、飲食店のレビューコメントに対して、この感情分析を試してみたいと思います。飲食店レビューと言えば、おなじみの食べログ。私の住んでいる香川県のランキングを見てみますと、どういうわけかうどん屋ばかりでございました。高松空港店をピックアップしました。こちらのお店、空港のテナントとして出店されているお店ではありますが、ほんとうにしっかりした麺を提供されている、本格的なうどん屋さんです(私も空港でうどんを食べるときは利用しています)。空港内の店舗ということもあって、やや、お値段が高めに設定されていたりします。良い評価と、そうでもない評価が入り混じっている状態。)より引用やや評価のわかれるレビューコメントにひそむ感情と、その星の数とのあいだに、果たして相関関係は見いだすことはできるのか。高松空港店のレビューコメント先頭30件について、そのコメント文章を感情分析しました。縦軸に、そのレビューの星の数を横軸にして、散布図として表したのがこちら。一応、正の相関関係が見られます。上記の散布図中の近似曲線もやや右肩上がりの線として描画されました。30件目まで並べたのがこちら。2つの並びも、なんとなく似ているかなーというところ。結論としては「相関関係は、あるといえばある」くらいの感じでしょうか。サンプル数も少ないので、なんとも言えないところもあるのですが、少なくとも、良い評価のレビューでは比較的ポジティブな表現が多く、そうでもない評価の場合は、ネガティブな感情を読み取れるような文章があった、ということは言えそうです。ネガティブな判定をしていました。感情分析の判定基準としては、じゅうぶん実用的なものになっているのではないかと感じました。一部で、星の数は多いのに、コメントがネガティブだと判断されていたり、逆に、星は少ないが、コメントはそれほどネガティブでない、というパターンもあり、そういうパターンでは、やはりそのコメントの中に本音が隠されているのかも、とも想像しました。提供する機械学習のプロダクトについては、すでに実用的な精度の機能が提供されてきているのだなぁと感じました。機械学習やディープラーニングの機能を用いたソリューションを実現する場合でも、このようなサービスをうまく活用していくことが、重要になってくるのではないか、と思わされました。