AIを使った訃報北海道の調査・分析・制作ワークフロー

訃報は、新聞やテレビなどで発表される、誰かが亡くなったことを知らせる報道です。地方紙などで掲載される訃報を、AI技術を活用して調査・分析・制作するワークフローをご紹介します。この記事を通じて、読者はAIを使った訃報の取り扱い方を学び、実務で活用できるようになります。

AIを使った訃報北海道の調査・分析・制作ワークフローの概要

1. 調査

   • WebスクレイピングやAPIを使って、訃報を収集する。
   • 収集した訃報を、AIモデルを使って整形・整理する。

2. 分析

   • 訃報の内容を、テキスト分析や Named Entity Recognition (NER) を使って分析する。
   • 分析結果をもとに、訃報の特徴や傾向を把握する。

3. 制作

   • 分析結果をもとに、訃報を整理・まとめ、報告書やデータベースを作成する。
   • 作成した報告書やデータベースを、Webサイトやアプリなどに公開する。

AIを使った訃報北海道の調査・分析・制作ワークフローの手順

調査

• Webスクレイピング

  • BeautifulSoupやScrapyなどのWebスクレイピングツールを使って、訃報を収集する。
  • 以下は、BeautifulSoupを使った訃報収集のプロンプト例です。

    from bs4 import BeautifulSoup
    import requests
    
    url = "https://hokkaido-np.co.jp/news/obituary/"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    
    obituaries = soup.find_all("div", class_="obituary-item")
    for obituary in obituaries:
        title = obituary.find("h3").text
        content = obituary.find("div", class_="obituary-content").text
        print(f"{title}\n{content}\n---")
    

• APIを使った収集

  • 地方紙などが提供するAPIを使って、訃報を収集する。
  • APIのドキュメントを確認し、必要なパラメータやエンドポイントを指定する。

• 整形・整理

  • 収集した訃報を、AIモデルを使って整形・整理する。
  • 以下は、訃報の整形・整理に使えるプロンプト例です。

    from transformers import pipeline
    
    nlp = pipeline("text2text-generation", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6")
    
    def preprocess_obituary(obituary):
        prompt = "整形前の訃報:\n{}\n整形後:\n".format(obituary)
        return nlp(prompt)[0]['generated_text']
    
    obituary = "…訃報の内容…"
    print(preprocess_obituary(obituary))
    

分析

• テキスト分析

  • 訃報の内容を、テキスト分析ツールを使って分析する。
  • 以下は、テキスト分析に使えるプロンプト例です。

    from janome.tokenizer import Tokenizer
    
    t = Tokenizer()
    obituary = "…訃報の内容…"
    tokens = t.tokenize(obituary)
    
    for token in tokens:
        print(f"{token.surface}\t{token.part_of_speech}\t{token.reading}")
    

• Named Entity Recognition (NER)

  • 訃報の内容から、人物名や地名などの実体を抽出する。

• 以下は、NERに使えるプロンプト例です。

  from transformers import pipeline
  
  nlp = pipeline("ner", model="dbmdz/bert-large-cased-finetuned-conll03-english")
  
  obituary = "…訃報の内容…"
  entities = nlp(obituary)
  
  for entity in entities:
      print(f"{entity['word']}\t{entity['entity_group']}\t{entity['score']}")
  

• 特徴・傾向の把握

  • 分析結果をもとに、訃報の特徴や傾向を把握する。
  • 例えば、訃報の長さの分布や、特定の実体が頻出する傾向などを調べることができます。

制作

• 整理・まとめ

  • 分析結果をもとに、訃報を整理・まとめ、報告書やデータベースを作成する。
  • 以下は、整理・まとめに使えるプロンプト例です。

    import pandas as pd
    
    obituaries = [{"title": "…", "content": "…", "entities": [{"word": "…", "entity_group": "…", "score": "…"}]}, …]
    
    df = pd.DataFrame(obituaries)
    df.to_csv("obituaries.csv", index=False)
    

• 公開

  • 作成した報告書やデータベースを、Webサイトやアプリなどに公開する。
  • 以下は、公開に使えるプロンプト例です。

    import streamlit as st
    
    st.title("訃報北海道")
    st.write("訃報の分析結果を表示します。")
    st.dataframe(df)
    

法的・倫理的な注意点と安全な運用方法

• 著作権

  • WebスクレイピングやAPIを使った収集では、著作権に注意する必要があります。
  • 訃報を収集するサイトの利用規約や著作権表示を確認し、収集する範囲や方法を決めることが重要です。

• プライバシー

  • 訃報には、個人情報が含まれていることがあります。
  • 個人情報を取り扱う場合は、プライバシー保護法や個人情報保護法などの法令に従い、適切に取り扱う必要があります。

• フェアな取り扱い

  • AIを使った訃報の取り扱いでは、公平性や客観性を確保する必要があります。
  • 分析結果をもとに、不当な差別や偏見を生み出さないようにすることが重要です。

FAQ

Q1: Webスクレイピングで訃報を収集する場合、どのような注意点がありますか？

A1: Webスクレイピングで訃報を収集する場合、以下の注意点があります。

• 訃報を収集するサイトの利用規約や著作権表示を確認し、収集する範囲や方法を決めること。
• サイトに負荷をかけないように、収集する間隔や数を制限すること。
• スクレイピングの結果で、サイトの表示が崩れないようにすること。

Q2: NERで訃報の実体を抽出する場合、どのような注意点がありますか？

A2: NERで訃報の実体を抽出する場合、以下の注意点があります。

• NERモデルの精度や適合度を確認し、必要に応じて調整すること。
• 訃報の文脈や表現に合わせて、実体の定義やカテゴリを調整すること。
• 実体の抽出結果を、人工的に確認・修正すること。

Q3: AIを使った訃報の取り扱いの利用目的として、どのようなものがありますか？

A3: AIを使った訃報の取り扱いの利用目的として、以下のものがあります。

• 訃報の分析結果をもとに、訃報の傾向や特徴を把握すること。
• 訃報の整理・まとめを、報告書やデータベースにすること。
• 訃報の分析結果をもとに、訃報の取り扱いを改善すること。
• 訃報の分析結果をもとに、訃報を活用したサービスやアプリを作成すること。

以上、1500文字程度の記事をご覧いただき、AIを使った訃報北海道の調査・分析・制作ワークフローの実践的な方法を学んでいただけましたでしょうか。

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本記事はAI技術の安全な活用を推奨します。関連法規を遵守のうえご利用ください。