Node.jsプロジェクト ―実践的なWebアプリケーションとバックエンドAPIの構築

7章自然言語処理によるセンチメント分析

この章では、以下の内容を扱う。

• 機械学習を利用したライブラリを使って、テキストを処理する。
• sentimentなどのライブラリをNodeのCLIアプリケーションから呼び出す。
• 対話型コマンドラインアプリケーションを作成する。

この章では、Nodeと自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）のテクニックを使って、日常的な文章から感情的な傾向を解釈するセンチメント分析アプリケーションを作成し、JavaScriptで機械学習（ML：Machine Learning）を扱う実践的な経験を積む。

これらのテクニックを通じて、MLエンジニアのやり方を学び、独自のMLを活用したNodeアプリケーションを作成する。MLは、あらゆる業界のテクノロジーで利用されており、重要性を増している。人工知能（AI：Artificial Intelligence）の部分集合として、MLを開発するチームは、スタートアップ企業から大企業に至るまで、人間の専門家に期待するものに近い体験を提供しようと競争している。もし読者がMLに不慣れであれば、実世界のデータに対して非常に多くの計算処理と統計処理が行われており、その結果、入力を受け取ってセンチメントスコアのような結果を返すJavaScript関数が提供されていることを知っておくだけでよい。このような関数は、ラベル付けされたデータセットについてのトレーニング中に学習したパターンに基づいて、処理を行う。もし読者がMLの仕組みに詳しければ、おそらく、今日使われているさまざまなモデルについて学んだことがあるだろう。MLモデルとは、見たことのない新しい入力に対して適切に一般化を行う関数を作成するために、データサイエンティストがトレーニングするものだ。 ...