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sentiment-analyzer

sentiment-analyzer

github.com/guia-matthieuデータ・データベース150217 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

sentiment-analyzer について

sentiment-analyzerは、Transformerモデルまたは軽量なCPUのみの方式で顧客テキストを分析するコマンドラインスキルです。単一テキストとCSVの一括分析に対応し、フィードバックやレビュー向けのHTMLレポートを生成します。

主な機能

  1. 01テキストの感情を分析
  2. 02CSVを一括処理
  3. 03HTMLレポートを生成
  4. 04TransformerとCPUのみの方式に対応

活用シーン

  1. 01製品レビューの分類
  2. 02自由記述NPS回答の分析
  3. 03サポートチケットの感情分析
  4. 04キャンペーンへの反応評価

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/guia-matthieu/clawfu-skills --skill sentiment-analyzer

インストール後、Claude Code で/sentiment-analyzerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/main.pyscripts/requirements.txt

詳細

感情分析

トランスフォーマーモデルを使用して顧客フィードバックの感情を分析し、大規模に顧客の本当の気持ちを把握します。

このスキルを使う場面

  • レビュー分析 - 数百件の商品レビューを処理します
  • NPS フィードバック - 自由回答形式のアンケート回答を分類します
  • ソーシャルリスニング - ソーシャルメディア上のブランドへの感情をモニタリングします
  • キャンペーンのフィードバック - マーケティングキャンペーンへの反応を評価します
  • サポートに関するインサイト - サポートチケットの感情を分類します

Claude が行うことと、ユーザーが決めること

Claude が行うことユーザーが決めること
分析フレームワークを構成します指標の定義
データ内のパターンを特定しますビジネス上の解釈
可視化テンプレートを作成しますダッシュボードの設計
最適化できる領域を提案しますアクションの優先順位
統計指標を計算します判断のしきい値

依存関係

pip install transformers torch pandas click
# Or for lighter CPU-only version:
pip install textblob vaderSentiment pandas click

コマンド

テキストを分析する
python scripts/main.py analyze "This product exceeded my expectations!"
python scripts/main.py analyze "The service was terrible and slow."
一括分析
python scripts/main.py batch reviews.csv --column text
python scripts/main.py batch feedback.csv --column comment --output results.csv
レポートを生成する
python scripts/main.py report reviews.csv --column text --output sentiment-report.html

例

例 1：商品レビューを分析する
# Process CSV of reviews
python scripts/main.py batch amazon-reviews.csv --column review_text

# Output: amazon-reviews_sentiment.csv
# review_text                    | sentiment | score  | label
# "Absolutely love this!"        | positive  | 0.95   | Very Positive
# "It's okay, nothing special"   | neutral   | 0.52   | Neutral
# "Worst purchase ever"          | negative  | 0.12   | Very Negative
例 2：NPS フィードバックを分類する
# Analyze NPS survey responses
python scripts/main.py report nps-responses.csv --column feedback

# Output: sentiment-report.html
# Summary:
# - Positive: 62% (mainly: product quality, support)
# - Neutral: 23% (mainly: pricing concerns)
# - Negative: 15% (mainly: shipping delays)

感情カテゴリ

スコア範囲ラベル解釈
0.8 - 1.0非常にポジティブ熱心で、推薦する
0.6 - 0.8ポジティブ満足していて、うれしい
0.4 - 0.6中立混在している、または無関心
0.2 - 0.4ネガティブ失望している、苛立っている
0.0 - 0.2非常にネガティブ怒っていて、離脱する

スキルの範囲

このスキルが得意なこと
  • データ分析の構成
  • パターンや傾向の特定
  • 可視化フレームワークの作成
  • 統計指標の計算
このスキルでできないこと
  • 実際のデータへのアクセス
  • 統計の専門知識の代替
  • ビジネス上の意思決定
  • 予測精度の保証

関連スキル

スキルのメタデータ

  • モード: centaur
category: analytics
subcategory: nlp
dependencies: [transformers, torch, pandas]
difficulty: intermediate
time_saved: 6+ hours/week

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