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🔧 技術詳細・免責事項
📊 感情分析（Sentiment Analysis）
使用辞書：DLUT感情辞書（大連理工大学情報検索研究室）
- 約27,466語の中国語感情語を収録
- 7つの感情カテゴリ：楽（PA）、好（PE）、怒（NA）、哀（NB）、懼（NC）、悪（ND）、驚（NN）
- 各語に感情強度（1=最弱〜9=最強）を付与
- 極性（positive/negative）による分類
処理フロー：
- jieba.posseg による形態素解析（単語分割＋品詞タグ付け）
- DLUT辞書との照合で感情語を検出
- 否定語処理：「不」「没」「无」「别」等で極性反転（×-1）
- 程度副詞処理：「很」(×1.5)「非常」(×2.0)「有点」(×0.5)等でスコア調整
- シグモイド関数で0〜1にスケーリング：score = 1/(1+e^(-raw×0.2))
- 閾値判定：0.6以上=positive、0.4未満=negative、中間=neutral
🔤 キーワード抽出（Keyword Extraction）
TF-IDF法（Term Frequency - Inverse Document Frequency）
- jieba.analyse.extract_tags() を使用
- 文書内での出現頻度（TF）と文書集合内での希少性（IDF）を乗算
- 一般的な語（的、是、了等）は自動的に重要度が下がる
TextRank法（グラフベースランキング）
- jieba.analyse.textrank() を使用
- 単語間の共起関係をグラフ化し、PageRank類似のアルゴリズムで重要度算出
- 文脈を考慮した抽出が可能
品詞フィルタリング：名詞(n*)、動詞(v*)、形容詞(a*)、副詞(d)を分類
🗺️ クロス分析（Cross Analysis）
グループ化軸：地域別 / 日付別 / 時間帯別 / 投稿者区分
- 各グループごとに感情分析を実施し、平均スコア・分布を算出
- グループごとの特徴的キーワードをTF-IDFで抽出
- 地図表示：Leaflet.js + OpenStreetMap、SVGによる円グラフマーカー
👤 キャラクター分析（Character Analysis）
自動抽出：
- jieba.posseg で品詞タグ「nr」（人名）を検出
- 役割語辞書（女主、男主、哥哥、妹妹等）とのマッチング
- 出現頻度でランキング
感情分析：キャラクター名を含むコメント全体の感情を集計
🛠️ 使用ライブラリ
| 形態素解析 | jieba 0.42.1（Python） |
| 感情辞書 | DLUT Emotion Ontology（大連理工大学） |
| バックエンド | Flask 2.x（Python）on PythonAnywhere |
| チャート描画 | Chart.js 4.x / ECharts 5.x |
| ワードクラウド | wordcloud2.js |
| 地図表示 | Leaflet.js 1.9 + OpenStreetMap |
⚠️ 免責事項
1. 分析精度について
本ツールの分析結果は機械的な処理によるものであり、100%の正確性を保証するものではありません。
特に、皮肉・比喩・文脈依存の表現は正確に分析できない場合があります。
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氷野善寛 (2025)「中国語口コミ分析ツール」目白大学
https://hinox.sakura.ne.jp/chtexts/kuchikomi/