水曜日, 7月 24, 2024
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AI感情分析入門(Python)&サイト運営に最適なレンタルサーバー

AI技術の進化は私たちの日常に大きな影響を与えています。特に、感情分析はマーケティング、カスタマーサービス、SNS分析など多岐にわたる分野で活用されています。しかし、「AI感情分析を試してみたいけれど、どうやって始めればいいかわからない」という初心者の方も多いのではないでしょうか?

そこで本記事では、初心者でも簡単に始められるレンタルサーバーを使ったAI感情分析(Python)の導入方法を解説します。また本サイトもレンタルサーバー引っ越しを考えており、サイト運営をされている方も参考になれば幸いです。

レンタルサーバーまとめ

まずはAI感情分析をPythonが実行できるレンタルサーバーを探します。

レンタルサーバー名特徴月額料金初期費用他レンタルサーバーとの違い
ン・レンタルサーバー– 高速化技術「KUSANAGI」導入
– エックスサーバーのシステムベース
– リソース保証機能
– 独自ドメイン永久無料
– アダルトサイト運営可能
770円〜0円エックスサーバーと同じシステムで最新技術を先行導入し、価格がリーズナブル
エックスサーバー– 高い安定性と稼働率99.99%
– 充実したサポート体制
– WordPress簡単インストール
– 無料独自SSL
– 自動バックアップ機能
– セコムによるセキュリティ診断
– 大規模サイトに適した高リソースプラン
693円〜(キャンペーン価格)3,000円高い信頼性と豊富な機能、サポート体制の充実
ConoHa WING– 独自ドメイン永久無料(WINGパック限定)
– Webサイト高速表示
– 無料独自SSL
– データベース無制限
– WordPress簡単移行機能
643円〜(キャンペーン価格)0円独自ドメイン2つ無料、プラン変更が即時反映
ロリポップ!– 同時アクセス数拡張機能
– 無料独自SSL
– 有料バックアップ機能
– WordPress簡単インストール
– ベーシック、エンタープライズプランはLiteSpeed Cache搭載
99円〜1,500円初心者向けの使いやすさと低価格、LiteSpeed Cacheによる高速化
カラフルボックス– 地域別の自動バックアップ可能
– 豊富なプラン選択肢
– ライブチャット、電話、メールのサポート
– 無料独自SSL
484円〜(初回50%オフクーポン)0円地域別バックアップと柔軟なプラン選択肢
Winserver– 24時間365日無料サポート
– 使いやすいコントロールパネル
– WindowsサーバーのVPSに適している
– 無料独自SSL
990円〜0円Windowsサーバーに特化したVPSサポート
mixhost– LiteSpeed Cache搭載
– 無制限のデータ転送量
– テストサイト簡単作成
– 無料独自SSL
968円〜0円高負荷対応とテストサイト作成の簡便さ

レンタルサーバーまとめ補足

👑 No.1 レンタルサーバーおすすめ

エックスサーバー ※本サイトもこちらに引っ越し予定です

https://www.xserver.ne.jp/

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本サイトでは、本気で今後Pythonを触りたい。関連した情報発信をしたい方むけではやはりこちらかなと思います。現在ロリポップを使用していますが、描画速度の観点でもエックスサーバーの人気が高いです。

👑レンタルサーバーおすすめ No.2

10年以上利用していますが、コストパフォーマンスではロリポップですね。
ただし、描画速度では

レンタルサーバーの契約とセットアップ

ステップ1: レンタルサーバーを契約し、サーバーの管理画面にログインします。

  • 例として、ConoHa WING、ロリポップ!、さくらのレンタルサーバを契約する。

ステップ2: サーバーにSSHで接続します。

ConoHa WINGの場合:bashコードをコピーする

ssh username@<サーバーのIPアドレス>

2. Python環境の構築

ステップ1: Pythonがインストールされていることを確認します。インストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールします。

bash

コードをコピーする

sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip

ステップ2: 必要なライブラリをインストールします。

bash

コードをコピーする

pip3 install flask textblob

3. Flaskアプリケーションの作成

ステップ1: アプリケーション用のディレクトリを作成し、移動します。

bash

コードをコピーする

mkdir sentiment_analysis cd sentiment_analysis

ステップ2: app.pyというファイルを作成し、以下のコードを保存します。

python

コードをコピーする

from flask import Flask, request, jsonify from textblob import TextBlob app = Flask(__name__) @app.route('/') def home(): return ''' <h1>感情分析ツール</h1> <form action="/analyze" method="post"> <textarea name="text" rows="4" cols="50"></textarea><br> <input type="submit" value="Analyze"> </form> ''' @app.route('/analyze', methods=['POST']) def analyze(): text = request.form['text'] analysis = TextBlob(text) sentiment = analysis.sentiment return jsonify({ 'polarity': sentiment.polarity, 'subjectivity': sentiment.subjectivity }) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

4. アプリケーションの実行とテスト

ステップ1: アプリケーションを実行します。

bash

コードをコピーする

python3 app.py

ステップ2: ブラウザを開き、レンタルサーバーのIPアドレスまたはドメイン名とポート番号(デフォルトは5000)を入力してアクセスします。

arduino

コードをコピーする

http://<レンタルサーバーのIPアドレス>:5000

フォームにテキストを入力し、「Analyze」をクリックすると、そのテキストの感情分析結果が表示されます。

5. サーバーでの自動起動設定

ステップ1: supervisorをインストールします。

bash

コードをコピーする

sudo apt install supervisor

ステップ2: /etc/supervisor/conf.d/sentiment_analysis.confというファイルを作成し、以下の設定を追加します。

ini

コードをコピーする

[program:sentiment_analysis] command=python3 /path/to/your/app.py directory=/path/to/your/ autostart=true autorestart=true stderr_logfile=/var/log/sentiment_analysis.err.log stdout_logfile=/var/log/sentiment_analysis.out.log

ステップ3: 設定を適用し、supervisorを再起動します。

bash

コードをコピーする

sudo supervisorctl reread sudo supervisorctl update sudo supervisorctl start sentiment_analysis

確認事項

  1. Pythonインストール確認
    • サーバーにPythonがインストールされていることを確認。
    • Python 3とpipがインストールされていること。
  2. 必要なライブラリのインストール
    • FlaskとTextBlobが正しくインストールされること。
  3. Flaskアプリケーションの動作確認
    • Flaskアプリケーションがローカルで正しく動作することを確認。
    • ポート5000がサーバーで開かれていること。
  4. supervisor設定確認
    • supervisorが正しくインストールされ、設定が適用されていること。

これらの手順を踏めば、問題なく感情分析ツールがレンタルサーバー上で動作するはずです。

# 必要なモジュールのインポート
from textblob import TextBlob
import matplotlib.pyplot as plt

# テキストサンプル
texts = [
    "I love using Python for data analysis. It's such a powerful tool!",
    "The weather today is gloomy and I'm feeling a bit down.",
    "I'm excited about the upcoming vacation. Can't wait to relax!",
    "The service at the restaurant was terrible. I won't be going back.",
    "This new phone is amazing! The camera quality is top-notch."
]

# 感情分析の結果を保存するリスト
polarities = []
subjectivities = []

for text in texts:
    blob = TextBlob(text)
    polarities.append(blob.sentiment.polarity)
    subjectivities.append(blob.sentiment.subjectivity)

# 結果を表示する
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))

# 感情の極性の棒グラフ
ax[0].bar(range(len(texts)), polarities, color='blue')
ax[0].set_title('Sentiment Polarity')
ax[0].set_xlabel('Text Sample')
ax[0].set_ylabel('Polarity')
ax[0].set_xticks(range(len(texts)))
ax[0].set_xticklabels([f'Text {i+1}' for i in range(len(texts))])

# 主観性の棒グラフ
ax[1].bar(range(len(texts)), subjectivities, color='orange')
ax[1].set_title('Sentiment Subjectivity')
ax[1].set_xlabel('Text Sample')
ax[1].set_ylabel('Subjectivity')
ax[1].set_xticks(range(len(texts)))
ax[1].set_xticklabels([f'Text {i+1}' for i in range(len(texts))])

# グラフのタイトル
plt.suptitle('TextBlob Sentiment Analysis Results for Multiple Text Samples', fontsize=16)

# グラフを表示
plt.show()

こちらが複数のテキストサンプルに対するTextBlob感情分析の結果を示すグラフです。

  • 左のグラフ (Sentiment Polarity): 各テキストサンプルのポジティブ・ネガティブな感情の度合いを示しています。値が高いほどポジティブで、低いほどネガティブです。
  • 右のグラフ (Sentiment Subjectivity): 各テキストサンプルの主観的な度合いを示しています。値が高いほど主観的で、低いほど客観的です。

これにより、各テキストがどの程度ポジティブまたはネガティブであるか、そして主観的かどうかを視覚的に確認できます。

nobuhiro
nobuhirohttp://ai.krgo.jp
ご覧いただきありがとうございます。AI LABの運営者nobuhiroです。 私は企業でAIマネージャーとして勤務しています。これまでのキャリアは、WEBデザイナーとしてスタートし、その後SEOディレクター、Webディレクターを経て、現在のAIマネージャーに至ります。IT業界に長く携わってきましたが、特にAI分野においてはまだまだ発展の余地があると感じています。 当サイトでは、最新の生成系AI技術を中心に、データ解析や興味深い情報を定期的に更新しています。特に、データアナリスト、AIエンジニア、機械学習専門家、ビッグデータスペシャリストを目指される方、転職をお考えの方など、AIに関連する職種の皆様にとって有益な情報を提供することを目指しています。 これからもAI LABをどうぞよろしくお願いいたします。
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