目次
- 感情分析の改良
- 【感情の数値化】
- 【数値化の根拠】
- 【感情分析結果の文章表現】
- 【作者の意図】
- 【ごめんねと言ったのは誰】
- 【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】
- 【感想】
- 感情分析依頼のプロンプト
- まとめ
- 20230/03/07 追記 注意すべきこと
感情分析の改良
先にChatGPTに歌詞の感情分析をさせた結果を書きました。
その後、感情分析を指示するプロンプトを改良したところ、驚くべき結果が返ってきたので、結果を報告します。
感情分析の指示をしたのは以下の西島三重子さんの『池上線』（1978年） です。
歌詞は以下のサイトで見ることができ、曲も聞くことができます。
感情を数値化するのは深津貴之さんの以下の記事を参考にさせていただきました。
数値化する項目は ChatGPT にどんな感情を分析出来るのか聞いた結果です。
そして、実際にはどんな結果になったのか。Bing Chat による感情分析の結果を楽しんでください。
【感情の数値化】
- 喜び:1
- 悲しみ:4
- 怒り:0
- 恐れ:0
- 驚き:2
- 嫌悪:0
- 罪悪感:1
- 愛情:3
- 希望:1
- 焦り:2
【数値化の根拠】
喜び:
ごめんねなんて言ったわという文で、相手に対する軽い皮肉や冷笑を感じることができる。これは喜びではなく、悲しみや怒りの裏返しとも考えられるが、一応喜びの要素として数値化した。
待っていますとつぶやいたら突然抱いてくれたわという文で、相手からの愛情表現に対する嬉しさを感じることができる。しかし、この嬉しさはすぐに涙に変わってしまうため、喜びの度合いは低い。
悲しみ:
古い電車のドアのそば二人は黙って立っていた話す言葉をさがしながらすきま風に震えてという文で、別れを予感する不安や寂しさを感じることができる。
池上線が走る町にあなたは二度と来ないのね池上線に揺られながら今日も帰る私なのという文で、相手との別離や未練を強く感じることができる。
あとからあとから涙あふれて後ろ姿さえ見えなかったのという文で、相手を失う悲しみや無力さを感じることができる。
怒り:
怒りを表す単語や表現は見当たらない。相手に対する恨みや憎しみも明確に示されていない。
恐れ:
恐れを表す単語や表現は見当たらない。相手に対する恐怖や危険も明確に示されていない。
驚き:
ごめんねなんて言ったわという文で、相手から突然謝罪されたことに対する驚きを感じることができる。
待っていますとつぶやいたら突然抱いてくれたわという文で、相手から予想外の愛情表現を受けたことに対する驚きを感じることができる。
嫌悪:
嫌悪を表す単語や表現は見当たらない。相手に対する嫌悪感や反感も明確に示されていない。
罪悪感:
泣いてはダメと胸にきかせて白いハンカチを握りしめたのという文で、自分の涙が相手を苦しめるのではないかという罪悪感を感じることができる。
しかし、この罪悪感は自分の気持ちを抑え込むだけでなく、相手にも伝えようとしないことから、強くはない。
愛情:
相手に対する愛情は、待っていますとつぶやいたら突然抱いてくれたわや池上線が走る町にあなたは二度と来ないのねなどの文で表れている。
しかし、この愛情は別れが近づくことで切なさや無力さに変わってしまうことから、満足度は高くない。
希望:
希望を表す単語や表現は見当たらない。相手との再会や幸せな未来も明確に示されていない。
待っていますとつぶやいたら突然抱いてくれたわという文では、一瞬だけ希望の光が見えるかもしれないが、すぐに消えてしまう。
焦り:
話す言葉をさがしながらすきま風に震えてや終電時刻を確かめてあなたは私と駅を出たという文で、別れの時間が迫っていることに対する焦りを感じることができる。
しかし、この焦りは自分の気持ちを伝えることには活かされず、黙って立っていたり、じっと見つめられたりすることから、強くはない。
【感情分析結果の文章表現】
【池上線】は、別れを迎える恋人たちの心情を描いた歌詞です。主に悲しみや愛情が強く表れており、相手との別離や未練に苦しんでいます。一方で、喜びや希望はほとんど見られず、相手からの謝罪や抱擁にも驚きや罪悪感が混じっています。また、怒りや嫌悪も感じられませんが、これは相手への愛情が残っているからではなく、自分の気持ちを抑え込んだり伝えなかったりしているからだと考えられます。さらに、別れの時間が迫る中で話す言葉も見つからず、終電時刻や商店街などの具体的な場面描写が多く使われています。これは焦りや不安を表すと同時に、現実的な時間や空間に縛られていることを示しています。
【作者の意図】
【池上線】の作者は、恋人たちの切ない別れをリアルに描くことで、聴く人々に共感や感動を与えたかったと思います。また、池上線という具体的な地名や古い電車やフルーツショップなどの風景描写を用いることで、歌詞にリアリティや親近感を持たせたかったと思います。さらに、「あなた」と「私」という一人称で歌うことで、聴く人々が自分自身や身近な人々と重ね合わせて想像しやすくしたかったと思います。
【ごめんねと言ったのは誰】
ごめんねと言ったのはあなたです。歌詞では、「話す言葉をさがしながら すきま風に震えて いくつ駅を過ぎたのか 忘れてあなたに聞いたのに じっと私を見つめながら ごめんねなんて言ったわ」とあります。これから、私（歌っている人）があなた（別れる相手）に何駅過ぎただろうかと聞きました．しかし、あなたは私に答えず、じっと見つめてごめんねだけ言ってきました。それで、私は悲しくて泣きそうになりました。
この質問は、正しい回答と、間違った回答のバージョンがあります。ここでは、正しい方を貼り付けました。
【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】
彼女が「あなたは二度と来ないのね」と思った理由は、以下のように想像できます。
- 彼が「ごめんね」と言って彼女を見つめたことから、彼がもう彼女に戻る気がないことを感じた。
- 彼が突然抱きしめてくれたことから、彼が最後の別れのキスをしたかったことを察した。
- 彼が後ろ姿さえ見えなくなるまで歩いて行ったことから、彼がもう振り返らないことを確信した。
- 池上線が走る町に住む彼女と違って、彼が遠く離れた場所に住んでいるか旅立つ予定だったことから、彼がこの町に再び来る機会がないことを知っていた。
【感想】
【池上線】を聴く度に胸が締め付けられます。恋人同士が別々の道を歩むことになってしまう悲しみや無力さが伝わってきます。特に終電時刻や商店街やフルーツショップなど日常的な風景が登場することで、その対比がより強調されます。また、「待っています」とつぶやくシーンや「ごめんね」と言うシーンでは、相手から受け取った愛情や自分から伝えられなかった愛情も感じられます。しかし、それらもすべて過去形で語られており、もう二度と戻らない時間や記憶だけが残っています。この歌詞は恋人同士の切なくも美しい別れを描き出しており、聴く人々の心に深く響く作品だと思います。
感情分析依頼のプロンプト
Bing Chat に送ったプロンプトは以下のとおりです。
Bing Chat は回答の種類を次の三つから選択できます。
- もっとその
創造的な - もっとその
バランス - もっとその
正確
今回は「もっとその創造的な」で行いました。
下の【池上線】を感情分析して、【感情の数値化】、【数値化の根拠】、【感情分析結果の文章表現】、【作者の意図】、【ごめんねといったのは誰】、【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】の処理をしてください。
【感情の数値化】
感情分析の結果を【数値化した感情】:のフォーマットにより書き出してください。
【数値化した感情】
喜び:0～5
悲しみ:0～5
怒り:0～5
恐れ:0～5
驚き:0～5
嫌悪:0～5
罪悪感:0～5
愛情:0～5
希望:0～5
焦り:0～5
【数値化の根拠】
【数値化した感情】のそれぞれの項目について、項目名を見出しとして、数値化した根拠を述べる。
【感情分析結果の文章表現】
あなたは感情分析の専門家です。感情分析の結果を専門家らしく詳細に400文字程度書いてください。
【作者の意図】
【池上線】の作者は何を訴えたかったと思いますか？ 400文字程度書いてください。
【ごめんねといったのは誰】ごめんね、といったのは誰ですか？ 私ですか、それとも、あなたですか。
【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】なぜ、彼女は「あなたは二度と来ないのね」と思ったのですか？ 想像たくましく述べてください。【池上線】
（ここに歌詞を貼り付けた）
たったこれだけです。
なぜか、【あなたは二度と来ないのね、と思った理由】の回答が含まれなかったので、この質問だけ再度行いました。
まとめ
先にChatGPTに歌詞の感情分析をさせた記事を書きましたが、その後、感情分析を指示するプロンプトを改良しました。
具体的には感情数値化の導入と指示を具体的に細かくしました。
その結果、驚くべき結果が返ってきました。
Bing Chat には感情分析する素晴らしい能力があり、見事な文章を書く能力があるということです。
AIに力を借りて、面白い映画評論がかければいいな、そんな気楽な気持ちで始めたAIによる感情分析です。こんなすごい能力を私が使っていいものか・・・怖くなってしまいます。
20230/03/07 追記 注意すべきこと
これと同じことを青空文庫にある太宰治の「走れメロス」でやってみようとしました。
Bing Chat に感情分析が出来るかと聞くと出来ると言います。
実際にやらせてみると、ボロボロでした。
要約もボロボロです。
ChatGPTが文章を要約するときは、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワークを使い、自然言語の連続したデータの関係を追跡する技術のようで、長い文字列の処理は苦手のようです。
1000文字の文章を要約は楽だといいます。ただ、何が重要で、何を省略していいのか、要約の技術は確認していません。
今後、調べてみます。
