自然言語処理歌詞分析(日記)


##  自然言語処理による歌詞分析

| 分析目的             | 内容の説明                                                                 | 技術例（Python）                                              | 使用ライブラリ／モデル例                                |
|----------------------|------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------|
| **感情分析**         | 歌詞の感情を「ポジティブ・ネガティブ」や「喜怒哀楽」などで分類              | Transformersによる事前学習モデル、ルールベース感情辞書        | `transformers`, `daigo/bert-base-japanese-sentiment`, `textblob`, `ginza`, `Janome` |
| **キーワード抽出**   | 頻出語や重要語（TF-IDFスコアなど）を抽出                                   | TF-IDF, テキスト正規化、ストップワード除去                   | `sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer`, `Janome`, `MeCab`, `wordcloud` |
| **類似歌詞の発見**   | 歌詞間の類似度（コサイン類似度など）を計算し、似た構造やテーマを検出        | Word2Vec / Doc2Vecによるベクトル化と類似度計算               | `gensim`, `scipy.spatial.distance.cosine`, `sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity` |
| **トピックモデリング**| LDAやNMFにより、歌詞に潜む共通話題（例:「別れ」「夢」など）を抽出           | LDA（潜在ディリクレ配分法）、NMF、BERTクラスタリング         | `gensim.models.LdaModel`, `sklearn.decomposition.NMF`, `transformers`, `bertopic` |
| **時系列・年代分析** | 年代ごとの語彙・テーマの傾向変化を可視化                                   | 時系列でのTF-IDFスコア、主成分分析（PCA）、回帰分析          | `pandas`, `matplotlib`, `seaborn`, `sklearn.decomposition.PCA`, `statsmodels` |
| **クラスタリング**   | 歌詞ベクトルを用いて自動的にグループ化（ジャンル別・作詞者別など）          | KMeans, DBSCAN, t-SNE, UMAP                                   | `sklearn.cluster`, `sklearn.manifold.TSNE`, `umap-learn` |
| **固有表現抽出**     | 歌詞内の人名・地名・時間などを抽出（特にストーリーテリング分析に有用）      | NER（固有表現抽出）                                            | `spaCy`, `ginza`, `transformers`                         |
| **形態素解析**       | 日本語の文節に分解し、品詞をラベル付け（語彙分析や前処理に必須）            | MeCab, Janome, SudachiPy 等                                   | `MeCab`, `Janome`, `SudachiPy`, `ginza`                 |
| **構文解析・係り受け**| 歌詞の文構造を解析し、主語・述語の関係や言い回しのパターンを取得            | 係り受け解析、構文木解析                                       | `spaCy`, `ginza`, `CaboCha`                             |
| **可視化**           | 各分析結果を視覚的に表現して直感的理解を促す                                | WordCloud、散布図、ヒートマップ、ネットワーク図など           | `wordcloud`, `matplotlib`, `seaborn`, `plotly`, `networkx`, `pyvis`, `bokeh`, `pandas.plotting`, `sklearn.manifold.TSNE`, `umap-learn` |

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###  可視化技術の詳細

| 可視化手法        | 説明                                                                 | Pythonツール例                              |
|-------------------|----------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------|
| **WordCloud**     | 頻出語の大きさで重要度を視覚化                                      | `wordcloud`, `matplotlib`                   |
| **散布図**         | t-SNEやUMAPでベクトルを2次元に落とし、類似歌詞を近くに配置           | `matplotlib`, `seaborn`, `sklearn`, `umap-learn` |
| **ヒートマップ**   | 類似度・感情スコアの行列を色で可視化                                 | `seaborn.heatmap`, `matplotlib`             |
| **トレンド折れ線** | 年代ごとの出現語数・感情スコア・TF-IDFなどの時系列変化を表示         | `pandas.plot`, `seaborn.lineplot`           |
| **ネットワーク図** | 類義語ネットワーク、共起関係などを視覚的に表現                       | `networkx`, `pyvis`, `bokeh`                |
| **円グラフ・棒グラフ** | 感情ラベル、話題の割合、クラスタの構成など                           | `matplotlib`, `seaborn`, `plotly.express`   |

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###  可視化例のイメージ

| タイプ        | 用途の例                             |
|---------------|--------------------------------------|
| WordCloud     | アーティスト別のよく使われる単語の違い |
| 散布図（t-SNE）| 歌詞全体のジャンル・傾向の分布図       |
| ヒートマップ   | アーティスト間の歌詞類似度比較         |
| 折れ線グラフ   | 時代ごとの「愛」「夢」などの出現頻度   |
| ネットワーク図 | 歌詞に登場する語の共起パターン         |

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## ✅ 自然言語処理による歌詞分析：技術別詳細

### 1. 感情分析（Sentiment Analysis）

* **対象例**：歌詞から「喜び」「悲しみ」「怒り」「恐れ」などの感情傾向を分類
* **処理手順**：

  1. 歌詞データを整形・正規化（小文字化・記号除去など）
  2. 感情分類モデルで推論（BERT, LSTM など）
* **おすすめモデル**：

  * `daigo/bert-base-japanese-sentiment`（精度・速度両立）
  * NRC Emotion Lexicon（英語歌詞対応）

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### 2. キーワード抽出（TF-IDF）

* **対象例**：歌詞中で作品全体の特徴を表す単語を抽出（例：「夜」「未来」「君」）
* **処理手順**：

  1. 形態素解析 → 単語ベースに分割
  2. `TfidfVectorizer` でスコア計算
  3. 上位N語を抽出
* **視覚化**：

  * `wordcloud` で頻出語可視化
  * `barplot` でTF-IDFスコア上位表示

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### 3. 類似歌詞の発見（Semantic Similarity）

* **技術例**：

  * Word2Vec（語単位）、Doc2Vec（文書全体）
  * コサイン類似度計算
* **処理フロー**：

  1. 各歌詞をベクトル化（mean poolingなど）
  2. 類似度行列生成
  3. 近いものをランキング形式で提示
* **活用**：似た構造やテーマの楽曲探し／自動レコメンド

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### 4. トピックモデリング（LDA／NMF）

* **目的**：歌詞に潜む話題（例：「愛」「別れ」「夢」「夜」）を自動抽出
* **技術比較**：

  * `LDA`：確率モデル、可解釈性が高い
  * `NMF`：ベクトル空間的解釈
* **処理例**：

  1. BoW or TF-IDFで文書ベクトル作成
  2. `gensim.models.LdaModel` でトピック抽出
  3. 各文書のトピック比率を可視化（円グラフやスタック棒グラフ）

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### 5. 時系列・年代分析

* **目標**：歌詞の語彙や感情の時代的変化を分析
* **処理例**：

  * 年ごとのTF-IDF上位語を折れ線グラフで可視化
  * PCAで年代ごとのテーマ変化を2次元にプロット
  * 感情スコアの時系列推移（`statsmodels.OLS`で回帰線）

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### 6. クラスタリング

* **技術**：

  * `KMeans`: 分布に偏りがあるとき
  * `DBSCAN`: 密度ベースで自然な塊を捉える
  * 次元圧縮用：t-SNE／UMAP
* **手順**：

  1. 歌詞をベクトル化（平均Word2Vecなど）
  2. クラスタリングモデルで学習
  3. 色分け散布図を描画

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### 7. 固有表現抽出（NER）

* **目的**：歌詞に登場する人物名、場所名、時間表現などの抽出
* **ライブラリ例**：

  * `spaCy`（英語）
  * `GiNZA`, `SudachiPy`（日本語対応）
* **活用例**：ストーリー系歌詞の登場人物マップ作成

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### 8. 構文解析・係り受け解析

* **ツール**：

  * `CaboCha`: 高精度構文解析（日本語）
  * `GiNZA`: spaCyベースの高速日本語依存構文解析
* **用途例**：

  * 主語・述語関係を抽出し、歌詞の叙述構造を可視化
  * 頻出構文パターン分析（比喩・倒置など）

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## ✅ 可視化の組み合わせ例（分析＋可視化）

| 分析対象      | 可視化方法             | 使用ツール例                               |
| --------- | ----------------- | ------------------------------------ |
| TF-IDF上位語 | WordCloud / 横棒グラフ | `wordcloud`, `matplotlib`, `seaborn` |
| 歌詞ベクトル    | 散布図（t-SNE / UMAP） | `sklearn`, `umap-learn`              |
| 感情スコア行列   | ヒートマップ            | `seaborn.heatmap`                    |
| トピック分布    | 円グラフ / 積み上げ棒グラフ   | `matplotlib`, `plotly`               |
| 出現語の共起関係  | ネットワーク図           | `networkx`, `pyvis`                  |
| 時系列変化     | 折れ線グラフ / 回帰直線     | `pandas`, `seaborn`, `statsmodels`   |

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## 🔷 ベクトル化手法一覧（自然言語処理）

| 手法                     | 特徴                           | 対象 | Pythonライブラリ                  |
| ---------------------- | ---------------------------- | -- | ---------------------------- |
| **Bag of Words (BoW)** | 単語出現頻度をカウント。文脈を無視            | 文書 | `sklearn.feature_extraction` |
| **TF-IDF**             | 単語の重要度（頻度 × 逆文書頻度）で重み付け      | 文書 | `TfidfVectorizer`            |
| **CountVectorizer**    | BoWと同様。トークン単位の出現回数をカウント      | 文書 | `sklearn`                    |
| **HashingVectorizer**  | ハッシュ関数で次元固定ベクトルに変換。メモリ効率に優れる | 文書 | `sklearn`                    |

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| 手法                             | 特徴                                 | 対象   | Pythonライブラリ                            |
| ------------------------------ | ---------------------------------- | ---- | -------------------------------------- |
| **Word2Vec**                   | 単語を意味空間に埋め込む（CBOW / Skip-gram）     | 単語   | `gensim`                               |
| **FastText**                   | サブワード単位で学習し未知語に強い                  | 単語   | `gensim` / `facebookresearch/fastText` |
| **GloVe**                      | 単語共起行列を分解してベクトルに変換（静的埋め込み）         | 単語   | `glove-python` / `torchtext.vocab`     |
| **ELMo**                       | 文脈依存の動的単語ベクトル（双方向LSTM）             | 単語・文 | `allennlp`                             |
| **BERT**                       | Transformerベースの文脈埋め込み（双方向・多層）      | 単語・文 | `transformers` (HuggingFace)           |
| **RoBERTa**                    | BERTの改良版（学習量・マスク率増加）               | 文    | `transformers`                         |
| **ALBERT**                     | パラメータ共有による軽量BERT                   | 文    | `transformers`                         |
| **DistilBERT**                 | 軽量で高速なBERTの蒸留版                     | 文    | `transformers`                         |
| **Sentence-BERT**              | Siameseネットで文ベクトルを高精度に取得            | 文    | `sentence-transformers`                |
| **Universal Sentence Encoder** | Google製。TransformerまたはDANを用いた文ベクトル | 文    | `tensorflow_hub`                       |

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| 手法                                    | 特徴                     | 対象       | Pythonライブラリ               |
| ------------------------------------- | ---------------------- | -------- | ------------------------- |
| **Doc2Vec**                           | Word2Vecを拡張し文・文書をベクトル化 | 文書       | `gensim`                  |
| **Latent Semantic Analysis (LSA)**    | BoWからSVDで次元削減し語の意味を抽出  | 文書       | `sklearn` / `gensim`      |
| **Latent Dirichlet Allocation (LDA)** | 文書をトピック分布として表現（確率モデル）  | 文書（トピック） | `gensim` / `scikit-learn` |
| **Topic2Vec**                         | LDAの代わりにトピックをベクトルで表現   | 文書（トピック） | `PyTorch`（カスタム実装）         |

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## 🔻 番外編：近年の発展系

| 手法                               | 特徴                                 | 対象   | Pythonライブラリ                        |
| -------------------------------- | ---------------------------------- | ---- | ---------------------------------- |
| **CLIP Embedding**               | テキストと画像を共通空間でベクトル化（OpenAI）         | 文・画像 | `openai/CLIP` / `transformers`     |
| **LaBSE**                        | 多言語に対応した文ベクトル表現（Google BERT改良）     | 文    | `transformers`                     |
| **MiniLM / TinyBERT**            | 高速軽量モデル。スマホ等での応用に適す                | 文    | `transformers`                     |
| **Instruction-Tuned Embeddings** | 「質問・命令」を理解するベクトル（OpenAI, Cohereなど） | 文    | `OpenAI API`, `Cohere`, `JinaAI` 等 |

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