Matplotlib を使用した Python での感情分析結果の視覚化

この記事では、Matplotlib を使用して感情分析結果のグラフィック表現を追加します。目標は、複数の文の感情スコアを、異なる色を使用して肯定的な感情と否定的な感情を区別する棒グラフで視覚化することです。

前提条件

次のライブラリがインストールされていることを確認してください:

pip install transformers torch matplotlib

• トランスフォーマー: 事前トレーニングされた NLP モデルを処理するため。
• トーチ: モデルを実行するため。
• matplotlib: 感情分析結果のグラフ表現を作成します。

Python コードと視覚化

これは感情分析とデータ視覚化を統合する更新された Python コードです。

import matplotlib.pyplot as plt
from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# Load pre-trained model and tokenizer
model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Initialize the sentiment-analysis pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)

# List of 10 sentences for sentiment analysis
sentences = [
    "I love you! I love you! I love you!",
    "I feel so sad today.",
    "This is the best day ever!",
    "I can't stand the rain.",
    "Everything is going so well.",
    "I hate waiting in line.",
    "The weather is nice, but it's cold.",
    "I'm so proud of my achievements.",
    "I am very upset with the decision.",
    "I am feeling optimistic about the future."
]

# Prepare data for the chart
scores = []
colors = []

for sentence in sentences:
    result = classifier(sentence)
    sentiment = result[0]['label']
    score = result[0]['score']
    scores.append(score)

    # Color bars based on sentiment: Positive -> green, Negative -> red
    if sentiment == "POSITIVE":
        colors.append("green")
    else:
        colors.append("red")

# Create a bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(sentences, scores, color=colors)

# Add labels and title with a line break
plt.xlabel('Sentences')
plt.ylabel('Sentiment Score')
plt.title('Sentiment Analysis of 10 Sentences\n')  # Added newline here
plt.xticks(rotation=45, ha="right")

# Adjust spacing with top margin (to add ceiling space)
plt.subplots_adjust(top=0.85)  # Adjust the top spacing (20px roughly equivalent to 0.1 top margin)

plt.tight_layout()  # Adjusts the rest of the layout

# Display the sentiment score on top of the bars
for bar in bars:
    yval = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, yval + 0.02, f'{yval:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=9)

# Show the plot
plt.show()

コードの内訳

必要なライブラリのインポート:
matplotlib.pyplot をインポートして、センチメント分析を実行するためのプロットとトランスフォーマーを作成します。

   import matplotlib.pyplot as plt
   from transformers import pipeline
   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

事前トレーニング済みモデルの読み込み:
SST-2 データセット上の感情分析用に微調整された DistilBERT モデルを読み込みます。また、テキストをモデルが読み取り可能なトークンに変換する、関連するトークナイザーも読み込みます。

   model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
   model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

感情分析パイプラインを初期化しています:
分類子パイプラインは感情分析用に設定されています。このパイプラインは、入力テキストのトークン化、推論の実行、結果の返しを処理します。

   classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)

感情分析用の文:
分析する 10 文のリストを作成します。各文は、非常に肯定的なものから否定的なものまで、感情をユニークに表現したものです。

   sentences = [
       "I love you! I love you! I love you!",
       "I feel so sad today.",
       "This is the best day ever!",
       "I can't stand the rain.",
       "Everything is going so well.",
       "I hate waiting in line.",
       "The weather is nice, but it's cold.",
       "I'm so proud of my achievements.",
       "I am very upset with the decision.",
       "I am feeling optimistic about the future."
   ]

感情の処理とデータの準備:
各文について、その感情を分類し、スコアを抽出します。センチメント ラベル (ポジティブまたはネガティブ) に基づいて、グラフ内のバーの色を割り当てます。肯定的な文は緑色、否定的な文は赤色になります。

   scores = []
   colors = []

   for sentence in sentences:
       result = classifier(sentence)
       sentiment = result[0]['label']
       score = result[0]['score']
       scores.append(score)

       if sentiment == "POSITIVE":
           colors.append("green")
       else:
           colors.append("red")

棒グラフの作成:
matplotlib を使用して棒グラフを作成します。各バーの高さは文の感情スコアを表し、色は肯定的な感情と否定的な感情を区別します。

   plt.figure(figsize=(10, 6))
   bars = plt.bar(sentences, scores, color=colors)

ラベルの追加とレイアウトの調整:
読みやすくするために X 軸のラベルを回転し、タイトルを追加し、最適な間隔になるようにレイアウトを調整することで、プロットの外観をカスタマイズします。

   plt.xlabel('Sentences')
   plt.ylabel('Sentiment Score')
   plt.title('Sentiment Analysis of 10 Sentences\n')  # Added newline here
   plt.xticks(rotation=45, ha="right")
   plt.subplots_adjust(top=0.85)  # Adjust the top spacing
   plt.tight_layout()  # Adjusts the rest of the layout

バーの上部に感情スコアを表示:
また、グラフの情報をさらにわかりやすくするために、各バーの上部にセンチメント スコアも表示します。

pip install transformers torch matplotlib

プロットの表示:
最後に、プロットをレンダリングする plt.show() を使用してチャートが表示されます。

import matplotlib.pyplot as plt
from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# Load pre-trained model and tokenizer
model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# Initialize the sentiment-analysis pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer)

# List of 10 sentences for sentiment analysis
sentences = [
    "I love you! I love you! I love you!",
    "I feel so sad today.",
    "This is the best day ever!",
    "I can't stand the rain.",
    "Everything is going so well.",
    "I hate waiting in line.",
    "The weather is nice, but it's cold.",
    "I'm so proud of my achievements.",
    "I am very upset with the decision.",
    "I am feeling optimistic about the future."
]

# Prepare data for the chart
scores = []
colors = []

for sentence in sentences:
    result = classifier(sentence)
    sentiment = result[0]['label']
    score = result[0]['score']
    scores.append(score)

    # Color bars based on sentiment: Positive -> green, Negative -> red
    if sentiment == "POSITIVE":
        colors.append("green")
    else:
        colors.append("red")

# Create a bar chart
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = plt.bar(sentences, scores, color=colors)

# Add labels and title with a line break
plt.xlabel('Sentences')
plt.ylabel('Sentiment Score')
plt.title('Sentiment Analysis of 10 Sentences\n')  # Added newline here
plt.xticks(rotation=45, ha="right")

# Adjust spacing with top margin (to add ceiling space)
plt.subplots_adjust(top=0.85)  # Adjust the top spacing (20px roughly equivalent to 0.1 top margin)

plt.tight_layout()  # Adjusts the rest of the layout

# Display the sentiment score on top of the bars
for bar in bars:
    yval = bar.get_height()
    plt.text(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, yval + 0.02, f'{yval:.2f}', ha='center', va='bottom', fontsize=9)

# Show the plot
plt.show()

サンプル出力

このコードの出力は、10 文の感情スコアを表示する棒グラフになります。肯定的な文は緑色のバーで表され、否定的な文は赤いバーで表示されます。センチメント スコアが各バーの上に表示され、モデルの信頼レベルが示されます。

結論

感情分析とデータの視覚化を組み合わせることで、テキスト データの背後にある感情のトーンをより適切に解釈できます。この記事のグラフ表現により感情分布がより明確に理解できるため、テキスト内の傾向を簡単に見つけることができます。この手法は、製品レビュー、ソーシャル メディアの投稿、顧客からのフィードバックの分析など、さまざまなユースケースに適用できます。

Hugging Face のトランスフォーマーと matplotlib の強力な組み合わせにより、このワークフローを拡張し、さまざまな NLP タスクに合わせてカスタマイズできます。

以上がMatplotlib を使用した Python での感情分析結果の視覚化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。