自然言語処理を利用したサイト分析のためのPythonコード

Pythonを使った自然言語処理分析について学んでいます。

自然言語処理（NLP）は、人間の言語を理解し分析するための技術で、これを利用したサイト分析はウェブ上のコンテンツの価値を最大限に引き出す手法として注目されています。

本記事では、「自然言語処理を利用したサイト分析のためのPythonコード」について解説します。このコードを使用することで、ウェブページからテキスト情報を抽出し、キーワード抽出、共起ペア分析、トピックモデリング、TF-IDFスコア、エンティティ抽出といった分析を行うことが可能になります。

分析結果はCSV形式で保存されるため、データ管理や可視化が容易になります。

この記事を通じて、自然言語処理の力を活用し、ウェブコンテンツの洞察や戦略立案の助けとなることを目指しています。Pythonを用いた実践的なサイト分析方法を学び、コンテンツ改善やSEO対策に役立ててください。

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buchikuma.xyz

2024.03.22

自然言語処理のためのコード作成手順

ChatGPTに書いてもらいますが、その手法を共有しておきたいと思います。

まずは計画書を作成する

ChatGPTはプログラミング言語は得意なので、基本的にはちゃんと伝えればちゃんと返してくれます。ただ、複数回のやり取りをしているうちに過去の記述は忘れてしまいます。

そのため、作業はブロックごとに分けて、ブロックを完成させて最終的には自分でコードを組み上げることになります。エラー対処はやってくれるので、指示だしで工程を分けて最後の部分だけは自分でやるようなイメージになります。

ちなみに、私はコードがわからないので、どんなことができるかも聞かないとわからないくらいです。だから、「どんなコードが書けるか」「どんな要素が抜き出せるか」を聞いておくと、やることを整理できるのでおすすめです。

実際のプランニング

コード記述の計画を立てるためには、以下の手順に従って進めることをお勧めします。

1. 必要なライブラリをインポート
2. URLからHTMLを取得する関数を作成
3. HTMLから特定の要素を抽出する関数を作成
4. 抽出した要素を自然言語処理に適した形に前処理する関数を作成
5. 自然言語処理を行う関数を作成
6. 分析結果を出力する関数を作成
7. メインの関数で上記の手順を組み合わせて実行

以下に各手順の概要を示します。

1. 必要なライブラリをインポート

• requests: URLからHTMLを取得するため
• BeautifulSoup: HTMLを解析し、特定の要素を抽出するため
• nltk: 自然言語処理を行うため

2. URLからHTMLを取得する関数

• 引数: URL
• 処理: URLからHTMLを取得して返す

3. HTMLから特定の要素を抽出する関数

• 引数: HTML
• 処理: h1, h2, h3, h4, 本文, 画像ALT, メタディスクリプションなどの要素を抽出して返す

4. 抽出した要素を自然言語処理に適した形に前処理する関数

• 引数: 抽出した要素
• 処理: トークン化、ストップワードの削除、ステミングなどを行い、前処理済みのテキストを返す

5. 自然言語処理を行う関数

• 引数: 前処理済みのテキスト
• 処理: TF-IDFやコサイン類似度などの分析手法を用いて、テキストの特徴を抽出し、分析結果を返す

6. 分析結果を出力する関数

• 引数: 分析結果
• 処理: 分析結果を整形して表示

7. メインの関数で上記の手順を組み合わせて実行

• ユーザーが入力したURLを受け取る
• 上記の関数を実行し、最終的な分析結果を出力する

この計画に従って実装を進めることで、目的のコードを作成できます。

スクレイピングのためのコードを記述する

スクレイピングに関しては別記事でまとめています。

自然言語処理コードを書くために必要なこと

下準備の話をしています。

自然言語処理を扱う場合に必要な準備

自然言語処理において、前処理は非常に重要なステップです。前処理は、テキストデータを機械学習モデルが理解できる形式に変換するプロセスです。以下に、自然言語処理における一般的な前処理手順を説明します。

1. テキストの正規化 テキストの正規化は、単語の大文字や小文字、句読点、スペースの扱いなどを調整することを指します。たとえば、「Hello, World!」を「hello world」と変換することができます。
2. トークン化 トークン化は、テキストを単語や文に分割することを指します。たとえば、「This is a sentence.」を「This」「is」「a」「sentence」「.」に分割することができます。
3. ストップワードの除去 ストップワードは、文章中で頻繁に現れるが、分析においてあまり意味を持たない単語です。たとえば、「a」「the」「and」などがあります。これらの単語を除去することで、分析の効率を向上させることができます。
4. 語幹の抽出 語幹の抽出は、単語をその基本的な形に変換することを指します。たとえば、「running」「ran」「runs」をすべて「run」に変換することができます。これにより、類義語の扱いを統一し、語彙数を削減することができます。
5. 単語のベクトル化 単語のベクトル化は、単語を数値のベクトルに変換することを指します。これにより、機械学習モデルが単語を理解できるようになります。代表的な手法には、Bag of WordsやWord2Vecなどがあります。

これらの前処理手順は、自然言語処理において非常に重要な役割を果たします。これらの手順を適切に実行することで、テキストデータの分析や機械学習モデルの精度を向上させることができます。

自然言語分析に利用できる要素

サイトのキーワード分析には、以下のような要素を追加できます。

1. TF-IDF分析: Term Frequency-Inverse Document Frequency（TF-IDF）は、単語の重要度を計算するための指標です。TF-IDFは、特定の単語がある文書中で頻繁に出現する場合に高くなりますが、その単語が他の多くの文書でも頻繁に出現する場合には低くなります。この指標を使用することで、各サイトの特徴的なキーワードを見つけることができます。
2. n-gram分析: n-gramは、連続するn個の単語のグループを指します。n-gram分析を行うことで、単語の組み合わせの頻度を調べることができます。例えば、2-gram（バイグラム）分析では、2つの連続する単語のペアの頻度を調べます。これにより、キーワードやフレーズのパターンを見つけることができます。
3. 感情分析: サイトのテキストから感情を抽出することで、サイトのトーンやイメージを分析することができます。例えば、ポジティブな単語が多いサイトは、ユーザーにポジティブな印象を与える可能性があります。感情分析を行うことで、自サイトと他サイトのイメージを比較し、自サイトの改善点を見つけることができます。
4. エンティティ抽出: サイトのテキストから固有名詞や組織名、地名などのエンティティを抽出することができます。エンティティ抽出を行うことで、サイトがどのようなトピックや分野に焦点を当てているかを理解することができます。

これらの要素を組み込むことで、より詳細なサイトのキーワード分析が可能になります。ただし、これらの追加分析を実装するには、適切な自然言語処理ライブラリやツールを使用する必要があります。例えば、感情分析やエンティティ抽出には、spaCyやNLTK、TextBlobなどのライブラリを使用できます。また、TF-IDF分析には、scikit-learnのTfidfVectorizerを使用できます。

記述するコードの例

以下に、それぞれの要素を実装するためのコード例を示します。

1. TF-IDF分析:

python

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def tf_idf_analysis(texts):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
    feature_names = vectorizer.get_feature_names()
    tfidf_scores = tfidf_matrix.toarray()
    return tfidf_scores, feature_names

# 使用例:
texts = [scraped_text1, scraped_text2, ...]  # スクレイピングしたテキストのリスト
tfidf_scores, feature_names = tf_idf_analysis(texts)

2. n-gram分析:

python

from nltk import ngrams

def generate_ngrams(text, n):
    tokens = tokenize_japanese(text)
    ngram_list = list(ngrams(tokens, n))
    return ngram_list

# 使用例:
text = scraped_text1  # スクレイピングしたテキスト
bigrams = generate_ngrams(text, 2)
trigrams = generate_ngrams(text, 3)

3. 感情分析:

python

from textblob import TextBlob

def sentiment_analysis(text):
    blob = TextBlob(text)
    return blob.sentiment

# 使用例:
text = scraped_text1  # スクレイピングしたテキスト
sentiment = sentiment_analysis(text)

4. エンティティ抽出:

python

import spacy

nlp = spacy.load('ja_core_news_md')

def entity_extraction(text):
    doc = nlp(text)
    entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    return entities

# 使用例:
text = scraped_text1  # スクレイピングしたテキスト
entities = entity_extraction(text)

これらのコード例を使用して、スクレイピングした情報に対して追加の分析を行うことができます。ただし、これらのコードを実行する前に、必要なライブラリをインストールしてインポートしておく必要があります。また、いくつかのコード例では、既存の関数（例: tokenize_japanese）を使用していますので、適切に統合してください。

必要なライブラリをインストールする

必要なライブラリのインストール 以下のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします。

pip install beautifulsoup4 requests MeCab nltk sklearn textblob spacy

分析結果の出力を調整する

コードが出来上がっても、出力内容が利用できるものでなければ意味がない。最後の分析内容の調整部分についてまとめておきます。

今回、私が利用した分析は以下。

• トップキーワードの抽出
• 共起語句の抽出
• トピックモデリング
• エンティティ抽出

私の場合は、なるべく無駄にブログを更新したくないので、死んでるページは放置したいし、生きているページでも更新内容をなるべく簡潔にまとめたい。他サイトとの情報を比較して足りない部分を補うくらいにしたいので、上記の分析を利用することにしました。

ストップワードの調整

自然言語分析をやると、ほとんどが「意味を持たない単語」しか抽出されないので、分析に渡すためのテキスト（単語）を工夫する必要があります。

前処理として前述の通り、テキストの正規化やトークン化を行うのですが、今回はストップワードの調整に時間がかかったのでログだけ取っておきます。

ストップワードの除外コード

stopwordsの調整で無関係な単語や助詞を除外することができます。現在のstopwordsリストに加えて、「する」、「こと」、「さ」などの単語を追加してみましょう。

preprocess_text 関数内の stopwords_set を以下のように変更します。

pythonCopy codedef preprocess_text(text, apply_stopwords=True):
    # 前処理を実行するための関数です。
    stopwords_set = {
        "あ", "い", "う", "え", "お", "か", "き", "く", "け", "こ", "さ", "し", "す", "せ", "そ", "た", "ち", "つ", "て", "と",
        "な", "に", "ぬ", "ね", "の", "は", "ひ", "ふ", "へ", "ほ", "ま", "み", "む", "め", "も", "や", "ゆ", "よ", "ら", "り", "る", "れ", "ろ",
        "わ", "を", "ん", "が", "ぎ", "ぐ", "げ", "ご", "ざ", "じ", "ず", "ぜ", "ぞ", "だ", "ぢ", "づ", "で", "ど", "ば", "び", "ぶ", "べ", "ぼ", "ぱ", "ぴ",
        "ぷ", "ぺ", "ぽ", "や", "ゆ", "よ", "る", "れ", "ろ", "わ", "を", "ん", "こと", "する", "さ"
    }
    # ... 以下省略 ...

これで、「する」、「こと」、「さ」などの単語もstopwordsリストに含まれるため、結果から除外されるはずです。stopwordsリストに他にも除外したい単語があれば、このリストに追加してください。また、適切なキーワードを抽出するために、stopwordsリストの調整が必要になる場合があります。リストを継続的に見直し、最適な結果が得られるように調整してください。

はい、その通りです。stopwords_set にひらがなを追加した場合でも、全てのひらがなが除外されるわけではありません。stopwords_set に指定された単語や文字は、テキストから個別に除外されますが、他の単語の一部として含まれるひらがなはそのまま残ります。

例えば、stopwords_set に「こと」と「する」を追加した場合、「すること」というフレーズはキーワードとしてカウントされませんが、「スイッチ」や「ゲーム」のような単語に含まれるひらがなは影響を受けません。

したがって、stopwords_set を調整することで、特定の単語や文字を除外できますが、全てのひらがなが除外されるわけではありません。特定の単語やフレーズを対象としたフィルタリングが必要な場合は、stopwords_set に適切な単語や文字を追加して調整してください。

ストップワードと品詞フィルタリング

品詞フィルタリングとストップワード除去は、それぞれ異なる目的で使用される前処理手法です。

• 品詞フィルタリング: テキスト内の単語を品詞ごとにフィルタリングし、特定の品詞（例えば、名詞、動詞、形容詞など）に焦点を当てることができます。これにより、分析に不要な品詞を取り除くことができ、分析対象の単語に絞り込むことができます。
• ストップワード除去: テキスト内の一般的で意味のない単語（助詞、助動詞、接続詞など）を除去することで、分析に重要な単語に焦点を当てることができます。

品詞フィルタリングとストップワード除去を組み合わせて使用することで、より効果的な前処理が可能です。具体的なストップワードについては、一般的なものから専門的なものまでさまざまなリストがありますが、分析対象となるテキストやドメインに応じて適切なストップワードを選択することが重要です。

以下は、一般的な日本語のストップワードの例です。

• する
• れる
• いる
• ある
• なる
• やる
• できる
• これ
• それ
• どれ

ただし、これらの一般的なストップワードは、分析対象のテキストや目的によっては適切でない場合もあります。そのため、適切なストップワードリストを選択する際には、分析対象のテキストやドメインを考慮することが重要です。

最適なストップワードリストを作成するために、まずは一般的なリストを使用し、その後、分析対象のテキストに特有の単語や表現を追加・削除してリストをカスタマイズしていくことが効果的です。また、分析結果を確認しながら、リストの改善を繰り返すことで、最適な前処理が可能になります。

ja_stopword_remover

日本語のストップワードを削除するモジュールをpyplに上げたのでその共有

上記サイトにストップワードを削除できるモジュールが公開されていたので、こちらを利用してみたいと思いました。しかし、私にはコードは読めないので、記事をコピペしてChatGPTにコード適用方法を採用してもらうことにしました。

トピックモデリング

LDA (Latent Dirichlet Allocation)

LDA (Latent Dirichlet Allocation)は、文書のトピックを発見するためのアルゴリズムです。結果はトピックごとにキーワードとその重要度（確率）が出力されます。現在の結果では、5つのトピックが抽出されています。

しかし、結果を見ると、トピック0からトピック4まで似たようなキーワードが含まれており、それぞれのトピックが明確に区別できないようです。これは、LDAのパラメータの調整や、前処理の改善が必要であることを示唆しています。

以下に、改善が必要な点と提案を示します。

1. LDAのトピック数の調整: トピック数が多すぎるか少なすぎると、トピックの区別が難しくなります。トピック数を変更して、結果が改善されるか試してみてください。
2. 前処理の改善: トピックモデリングの結果は、前処理に大きく依存します。現在の前処理では、一部のひらがなが除外されていますが、ストップワードリストをもう少し充実させることで、結果が改善される可能性があります。
3. パラメータの調整: LDAモデルのパラメータ（iterations, passesなど）を調整して、結果が改善されるか試してみてください。

上記の提案を試して、結果が改善されるか確認してください。それでも結果が改善されない場合は、他のトピックモデリング手法（例：NMF）を試してみることも検討してください。

トピック数を調整する

LDAモデルのトピック数を調整するには、LDAモデルの作成時にnum_topicsパラメータを変更します。以下のコード例では、LDAモデルのトピック数を変更する方法を示しています。

pythonCopy codefrom gensim.models import LdaModel

# データの準備（コーパスと辞書）
# corpus: トークン化された文書のリスト（BoW形式）
# dictionary: 文書に使用される単語のマッピング

# トピック数を指定
num_topics = 10

# LDAモデルの作成
lda_model = LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics, random_state=42)

# トピックの表示
for idx, topic in lda_model.print_topics(-1):
    print(f"Topic {idx}: {topic}")

上記のコード例では、num_topics変数に任意のトピック数（この例では10）を設定し、LdaModelのnum_topicsパラメータに渡しています。これにより、LDAモデルが指定されたトピック数で作成されます。

トピック数を変更する際には、試行錯誤が必要です。異なるトピック数でモデルを作成し、結果を比較して最適なトピック数を見つけてください。その際、一般的な評価指標として、モデルの一貫性（coherence）を計算して比較することができます。一貫性が高いほど、モデルが良いとされます。

トピックモデリングの結果調整方法

トピックモデリングの結果を調整する方法はいくつかあります。以下にいくつかの方法を示します。

1. トピック数の調整: トピック数を増やすか減らすことで、モデルが抽出するトピックの粒度が変わります。トピック数を増やすと、より詳細なトピックが抽出される可能性がありますが、一方で過学習のリスクが高まります。トピック数を減らすと、抽出されるトピックがより一般的になりますが、過学習のリスクは低くなります。
2. passesパラメータの調整: このパラメータは、モデルの学習において、コーパス全体を何回繰り返し処理するかを制御します。passesの値が高いほど、モデルは学習データに対してより適合しますが、過学習のリスクが高まります。逆に、passesの値が低いほど、過学習のリスクは低くなりますが、モデルの学習が不十分になる可能性があります。
3. LDAモデルのハイパーパラメータの調整: alphaやetaなどのハイパーパラメータを調整することで、モデルの挙動を制御できます。alphaはトピック分布の事前分布に関するパラメータで、etaは単語分布の事前分布に関するパラメータです。これらのパラメータを調整することで、トピックの分布や単語の分布に影響を与えることができます。

最適なパラメータ設定は、分析対象や目的によって異なります。繰り返し実験を行い、最適な設定を見つけることが重要です。また、モデルの評価方法として、パープレキシティ（Perplexity）やトピックの一貫性（Topic Coherence）を用いて、異なるパラメータ設定でのモデル性能を比較することができます。これらの指標を用いて、最適なパラメータ設定を見つけることができます。

トピック選定の精度を上げるためにできること

以下の方法で分析の精度を向上させることができます。

1. 前処理の改善: 分析対象のテキストに対する前処理（例えば、ストップワードの除去、品詞フィルタリングなど）を改善し、モデルが重要な単語に焦点を当てやすくすることができます。
2. トピック数の調整: トピック数を増やすか減らすことで、モデルが抽出するトピックの粒度を調整し、より適切なトピックを抽出できるようになるかもしれません。
3. ハイパーパラメータの調整: LDAモデルのハイパーパラメータ（alphaやeta）を調整することで、モデルの挙動を制御し、より良い結果が得られるかもしれません。

最適な設定を見つけるために、繰り返し実験を行い、異なるパラメータ設定や前処理方法での結果を比較してみてください。また、パープレキシティやトピックの一貫性などの評価指標を用いて、モデルの性能を定量的に評価することも有益です。

TF-IDFスコアとは

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）スコアは、文章内の単語の重要度を評価するために使用される指標です。与えられたリストは、文章内の各単語に対応するTF-IDFスコアを示しています。これらの値を使用して、文章内で重要な単語を特定し、検索やテキストの要約などに利用できます。

TF-IDFスコアとn-gramsの分析

TF-IDFスコアとn-gramsの出力結果に基づいて、以下のような分析や評価を行うことができます。

1. TF-IDFスコア: このスコアは、各段落で最も重要な単語を特定するのに役立ちます。出力されたスコアに基づいて、次のような単語が特定されました:
   • フルスクリーン
   • てすと
   • ショートカット
   • ゲーム
   • 画面
   これらの単語は、このウェブページの主なトピックや概念を理解するのに役立ちます。ただし、関連性が低い単語も含まれている場合があるため、状況によっては更なる調整が必要です。たとえば、てすとは、関連性が低いかもしれません。
2. n-grams: 3-grams（3つの連続する単語）のリストを見ると、文脈や単語の関連性がより明確になります。以下は、出力結果から得られたいくつかの3-gramsです。
   • スイッチ、コントロール、無限
   • 周回、できる、なる
   • 方法、ゲームスイコンアイキャッチ、2022
   これらのn-gramsは、ページ全体のテーマや内容を把握するのに役立ちますが、いくつかのn-gramsは意味が不明確です。たとえば、「ゲームスイコンアイキャッチ」は、意味がはっきりしない単語の組み合わせです。

以上の結果を考慮すると、TF-IDFスコアやn-gramsの設定を調整して、より関連性の高い情報を取得することができます。例えば、テキストの前処理を改善することや、n-gramsのnを変更して、結果を最適化することが考えられます。また、出力結果をもとに、他の自然言語処理手法を試すことも検討できます。

n-gramsの出力を厳選する

n-gramsの出力を厳選する方法はいくつかあります。以下に、結果を改善するためのいくつかの方法を示します。

1. 前処理の改善: テキストを処理する前に、不要な単語や特殊文字を削除し、正規化を行います。これにより、意味のあるn-gramsが生成される可能性が高くなります。
2. ストップワードの適用: 言語に固有の一般的な単語（助詞、助動詞など）を除外することで、n-gramsの関連性と意味を向上させることができます。
3. n-gramsのnの値を調整: n-gramsのnの値を変更することで、異なる単語の組み合わせを取得できます。nの値を増やすと、文脈が明確になる可能性がありますが、関連性が低くなることもあります。nの値を減らすと、より一般的な単語の組み合わせが得られます。
4. 頻度に基づくフィルタリング: 生成されたn-gramsの頻度に基づいてフィルタリングを行うことができます。頻度がある閾値以上のn-gramsだけを取得することで、より関連性の高いn-gramsを特定できます。
5. TF-IDFスコアを使用: n-gramsのTF-IDFスコアを計算し、スコアが高いn-gramsだけを選択することで、結果をフィルタリングできます。TF-IDFスコアは、各n-gramsがドキュメント全体でどれだけ重要かを示す指標です。

これらの方法を組み合わせて適用することで、n-gramsの出力結果をより厳選し、関連性の高い情報を取得することができます。

出現頻度の多い語句の抽出

出現頻度の多い語句については、ランキングと出現頻度の閾値で抽出することにしました。

結果を出力する

長くなってきたのでここはシンプルに。

PythonでExcelファイルやCSVファイルにデータを保存する方法はいくつかありますが、ここではpandasライブラリを使用して、分析結果をCSVファイルに出力する方法を紹介します。

まず、pandasをインストールします。インストールがまだの場合は、以下のコマンドでインストールしてください。

Copy codepip install pandas

次に、pandasをインポートし、分析結果をデータフレームに格納してCSVファイルに保存します。以下のコードをmain関数に追加してください。

python

import pandas as pd

# 分析結果をデータフレームに格納
result_df = pd.DataFrame(columns=["Name", "Value"])

# Top Keywords
for keyword, count in top_keywords:
    result_df = result_df.append({"Name": f"Top Keyword: {keyword}", "Value": count}, ignore_index=True)

# Filtered Keywords
for keyword, count in filtered_keywords:
    result_df = result_df.append({"Name": f"Filtered Keyword: {keyword}", "Value": count}, ignore_index=True)

# Top Co-occurrences
for pair, freq in top_co_occurrences:
    result_df = result_df.append({"Name": f"Top Co-occurrence: {pair}", "Value": freq}, ignore_index=True)

# Top Keywords Co-occurrences
for pair, freq in filtered_co_occurrences:
    result_df = result_df.append({"Name": f"Top Keyword Co-occurrence: {pair}", "Value": freq}, ignore_index=True)

# Entity Extraction
for entity, label in entities:
    result_df = result_df.append({"Name": f"Entity: {entity}", "Value": label}, ignore_index=True)

# CSVファイルに保存
result_df.to_csv("analysis_result.csv", index=False)

このコードは、分析結果をデータフレームに追加し、最後にanalysis_result.csvという名前のCSVファイルに保存します。これにより、ExcelやNumbersなどの表計算ソフトで分析結果を簡単に管理できます。ファイル名や出力ディレクトリを変更する場合は、to_csv関数の引数を適宜変更してください。

まとめ：「自然言語処理によるサイト分析」についての体験談

この項目はChatGPTの出力を待ちながら、考えたことや他の方の意見などを参考にしながら、いろいろなメモを書いておきます。

「自然言語処理によるサイト分析」できることメモ

これは本当のメモ。

• ChatGPTはプログラムコードを含めた言語出力は得意だけど、分析はそれほど得意ではない（あくまでも課題に対するトピックを見つけてトピックと関連のある解決策と思われる部分を抽出して出力しているだけ、という印象）なので、ChatGPTの答えやすいように課題を提示できるようなプロンプトの成形技術は案外大事かもしれない。
• ある程度作業内容が決まったものを「やってくれ」と提示したらものすごいスピードでやってくれる。
• ものすごく作業速度の速い指示待ちスタッフなので、指示の具体化が大事ということか。
• 自然言語処理によりキーワードの抽出ができるようになったので、この抽出したデータ素材でどこまでChatGPTなどのAIがクリエイターとして働いてくれるかが鍵になりそう。

今後やりたいことメモ

こちらもメモ。

• APIを利用できるまでのPython基礎編
• ブログ運営に役立ちそうなChatGPTの利用方法
• 情報収集した内容を踏まえてブログ記事に投稿する手順
• 正規表現を利用した有効な検索方法をChatGPTに生成させる
• 毎日チェックすべき情報をまとめるツール作成（おそらくPython）
• 毎日のやることをChatGPTに相談できる（秘書化）
• WordPressの記事をデータベース化してユーザーに任意の情報を抽出・操作できるサイト構造を目指す
• データ検索機能（キャラ名を入力するとデータテーブルがそれだけになる、的な）

「自然言語処理によるサイト分析」に関する口コミや評判

SNS情報のメモです。

自然言語処理によるサイト分析に関するTwitter情報

Twitter検索用のリンクはこちら。

自然言語における感情分析はネガポジの様に二値で行うことが多いが、これでは感情の機微を表現できない。ただ、多感情にするとラベル付けが大変。そこで、Twitterにつけられた絵文字を予測させる形で学習を実行。12億ツイート(!!)でbi-LSTM+Attentionのモデルを学習。 https://t.co/ig7bZsHRmu

— piqcy (@icoxfog417) August 10, 2017

昨日ツイートした「ChatGPTによるデータ分析デモ」と、研究開発中の自然言語処理エンジンを組み合わせたプロダクトを開発中です！
10万行以上あるデータでも、数分でレポート作成が可能になっています！
少しでも早く皆さんにお届けできるよう鋭意開発中なので、楽しみにお待ちいただければ幸いです🙌 https://t.co/gJrkmFoHxk pic.twitter.com/yHuFai7tvE

— Dory | AI Agent (@dory111111) March 5, 2023

「自然言語処理によるサイト分析」に関するよくある質問

「自然言語処理によるサイト分析」に関するFAQを5セット作成してください。

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