sato-susumu / susumu_emotional_analysis

Emotion estimation server

概要

テキストを入力として受け取り、感情情報(喜び、悲しみ、期待、驚き、怒り、恐れ、嫌悪)を推定して返すサーバーです。 WRIME: 主観と客観の感情分析データセットでモデルを作り、 そのモデルをサーバーで利用しています。

感情解析の例

入力	Joy	Sadness	Anticipation	Surprise	Anger	Fear	Disgust	Trust
いいことあるかな	0.01	0.00	0.97	0.00	0.00	0.00	0.00	0.00
おばけ怖い	0.00	0.03	0.00	0.02	0.00	0.86	0.05	0.00
ヤフオクで転売された。	0.19	0.24	0.10	0.36	0.00	0.04	0.02	0.00
ヤッターヤッター大成功	0.95	0.00	0.00	0.01	0.00	0.00	0.00	0.01
俺、激おこ	0.03	0.04	0.43	0.05	0.10	0.13	0.18	0.01
じいちゃんが帰ってこない。	0.00	0.91	0.00	0.01	0.00	0.02	0.03	0.00

動作確認

Dockerが動く環境であれば、Windows, Linux, Macなどどの環境でも動作します。

動作確認環境

Windows 11
Ubuntu 22.04 on WSL

使い方(Windows)

事前準備が必要なもの

Docker Desktop, gitのインストール

ソースコード取得

コマンドラインで次の内容を実行

git clone https://github.com/sato-susumu/susumu_emotional_analysis.git
cd susumu_emotional_analysis
git lfs install
git lfs pull

起動

コマンドラインで次の内容を実行。初回などイメージのビルドが行われる場合は時間がかかります。サーバーの起動にも少し時間がかかります。

start_server.bat

停止

コマンドラインで次の内容を実行

stop_server.bat

使い方 (Ubuntu)

事前準備

git-lfsのインストール

ソースコード取得

コマンドラインで次の内容を実行

git clone https://github.com/sato-susumu/susumu_emotional_analysis.git
cd susumu_emotional_analysis
git lfs install
git lfs pull

起動

コマンドプロンプトで次の内容を実行。初回などイメージのビルドが行われる場合は時間がかかります。サーバーの起動にも少し時間がかかります。

./start_server.sh

呼び出し例

コマンドプロンプトで次の内容を実行

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"いい天気だ"}' http://127.0.0.1:56563/analyze_emotion

呼び出し結果

{"emotions":{"Joy":0.8913211822509766,"Sadness":0.0037260549142956734,"Anticipation":0.03549545258283615,"Surprise":0.03090864047408104,"Anger":0.000993472058326006,"Fear":0.002147842664271593,"Disgust":0.0024142847396433353,"Trust":0.03299309313297272}}

停止

コマンドプロンプトで次の内容を実行

./stop_server.sh

このサーバーを使っているアプリケーション

• susumu_ai_dialogue_system

謝辞

ポジネガではない、基本8感情を扱った貴重なデータセット「WRIME: 主観と客観の感情分析データセット」を作成し公開してくださった梶原 智之さん、中島 悠太さんに感謝致します。Google Colaboratoryを使ってわかりやすくモデル作成方法を公開してくださった@izaki_shinさんに感謝いたします。