ID:4968さん

# 概要 映画やアニメの脚本をAIに感情解析させ、その感情値をグラフ化などするシステムです。 副業で3ヶ月ほどお世話になった会社で関わらせていただきました。 # 開発体制 自分含む2名のエンジニアで開発しました。 すでにシステムは存在しており、AWS環境の整備、サーバーのロジック修正、機械学習APIへのリクエスト処理の修正などを担当しました。 # 使用技術 言語：Ruby フレームワーク：Ruby on Rails ミドルウェア：nginx、 PostgreSQL インフラ：AWS（EC2、Lambda） その他：Google Cloud Natural Language API、Google Translate API、Watson API # 課題とその対応 ## 課題1. 自然言語の感情解析にどのサービスを利用するか もともとはWatsonのAPIを感情解析に使用していたのですが、英語対応のみだったので、わざわざ日本語の文章をGoogle Translate APIで英語に翻訳した後、Watson APIを使用していました。 ちょうど新しくリリースされたGoogle Cloud Natural Language APIは日本語対応していたので、Watson APIから乗り換えることを決めました。 ## 課題2. 誰を視点とするかで同じ文章でも解析される感情は異なる問題 例えば、「主人公がライバルに勝利した」という文章では、主人公側の視点に立てばポジティブな感情値が高くなりますが、ライバル側の視点に立てばネガティブな感情値が高くなります。 そのため、まとまった文章で誰がその文章の主体なのかをリクエストする必要があります。 サービス側では「主人公」「味方」「敵」などキャラクターをある程度グルーピングして、感情解析の際にAPIに誰が主体なのかをリクエストしやすいようにしました。 # その他アピールしたい点 機会学習そのもののコーディングをしたわけではありませんが、関連するプロジェクトに参加したことで関心が深まり、その後も機械学習に関する個人的な勉強など続けています。 また、Ruby、Railsなどはエンジニアになった初期に自宅で勉強などしていましたが、実務で使用したことは初めてだったので、キャッチアップすることができて良かったです。