先日のブログで、IBM Domino のログを外部の Web API 経由で取得する、という方法を紹介しました：
ノーツの Web エージェントで外部からログを取得する
要は log.nsf には手を付けずに、log.nsf の中身を取得して XML 出力するような API を外部データベースに Web エージェントとして作成して呼び出す、 という内容でした：
今回はその応用編です。API でログが取得できるようになったので、その取得したログの（テキストの）内容を更に分析してみます。
今回新たに使う API は Watson Tone Analyzer です：
Tone Analyzer は IBM Watson が提供するコグニティブ API の１つで、会話の中で発生する喜び、悲しみ、怒りといった「トーン」をテキストの内容から検出する API です。現在は大きな分類として「感情（怒り:Anger、嫌悪:Disgust、不安:Fear、喜び:Joy、悲しみ:Sadness）」、「社交性（開放性:Openness、誠実性:Conscientiousness、外向性:Extraversion、協調性:Agreeableness、情緒不安定性:Emotional Range）、「文体（分析的:Analytical、確信的:Confident、あいまい:Tentative）」という３種類のトーンを分析します：
なお 2016/Dec/05 時点では、この API は日本語テキストには未対応です。なので、日本語の会話テキストをそのまま API のインプットデータに使うことは現時点ではできません。今の段階では使い方も限られてしまいますが、英語テキストを使えばどんな API なのかを確認する程度のことはできると思います。
この API は与えられたテキストをもとに、上記３種類のトーン毎に各要素の割合を識別して結果を 0 から 1 までの数値で返してくれます。結果の判断の方法は一概に言えないのですが、一般的には 0.75 以上であればその要素が表面化していて、0.5 以上の場合は表面化せずにも含まれている（それ以下は要素として見られない）と判断するようです。この辺りの数値結果の考え方について詳しくはこちらを参照ください：
Understand your tone score
というわけで、IBM Domino の log.nsf から取り出したログの英語テキストを、この Tone Analyzer API を使って「IBM Domino はどんな感情のログを吐いているか？」を調べてみることにします。ちなみに PHP 版のソースコードはこちらに公開しておきます：
https://github.com/dotnsf/ToneAnalyzerWithDominoLog
上記リポジトリの内容をダウンロード＆展開するかクローンして、credentials.php ファイルの内容を自分の環境（Domino ログを取得する歳の URL と、Tone Analyzer の username 及び password）に合わせて編集します。そして index.php をブラウザから呼びだすと、こんな感じの画面が表示されると思います：
index.php の内容を見ていただくとわかりますが、まず前回紹介した内容を使って Domino の log.nsf からログを Web エージェント経由で取得します。そしてその取得したテキストログをまとめて Tone Analyzer へ送り、感情分析結果を取得して、表にしている、というものです。jquery-ui を使って、感情スコアのスライダー表示も実装しています。
この表の部分だけを拡大したものがこちらです：
この結果から、0.75 を超えているのは感情の５要素にはありません。機械的なログを分析しているので、これはある意味で正しい結果と考えられます。次に文体の３要素の中では Analytical（分析的）が 0.75 を超えているので、分析的なテキストであったといえます（これもログなのである意味正しいと言えます）。そして社交性の５要素のうちでは Conscientiousness（誠実性）と Emotional Range（情緒不安定性） が 0.75 を超えていました。な、なんかメンヘラっぽいけど、うちの Domino サーバーは大丈夫なんだろうか？ (^^;
と、まあ Tone Analyzer はこんな感じで使えます。このブログでは IBM Domino のログを対象に解析していますが、もちろん他のミドルウェアサーバーのログや、テキストを元に解析できます。現状は日本語未対応なのでできることも限られてしまいますが、ある意味今のうちにいい勉強ができるともいえます。
なお、Watson Tone Analyzer はサンプルアプリのサイトから実際にテキストを与えて、感情分析結果を確認することも可能です。試してみたいテキストがあればこちらから確認してみてください：
https://tone-analyzer-demo.mybluemix.net/
ノーツの Web エージェントで外部からログを取得する
要は log.nsf には手を付けずに、log.nsf の中身を取得して XML 出力するような API を外部データベースに Web エージェントとして作成して呼び出す、 という内容でした：
今回はその応用編です。API でログが取得できるようになったので、その取得したログの（テキストの）内容を更に分析してみます。
今回新たに使う API は Watson Tone Analyzer です：
Tone Analyzer は IBM Watson が提供するコグニティブ API の１つで、会話の中で発生する喜び、悲しみ、怒りといった「トーン」をテキストの内容から検出する API です。現在は大きな分類として「感情（怒り:Anger、嫌悪:Disgust、不安:Fear、喜び:Joy、悲しみ:Sadness）」、「社交性（開放性:Openness、誠実性:Conscientiousness、外向性:Extraversion、協調性:Agreeableness、情緒不安定性:Emotional Range）、「文体（分析的:Analytical、確信的:Confident、あいまい:Tentative）」という３種類のトーンを分析します：
なお 2016/Dec/05 時点では、この API は日本語テキストには未対応です。なので、日本語の会話テキストをそのまま API のインプットデータに使うことは現時点ではできません。今の段階では使い方も限られてしまいますが、英語テキストを使えばどんな API なのかを確認する程度のことはできると思います。
この API は与えられたテキストをもとに、上記３種類のトーン毎に各要素の割合を識別して結果を 0 から 1 までの数値で返してくれます。結果の判断の方法は一概に言えないのですが、一般的には 0.75 以上であればその要素が表面化していて、0.5 以上の場合は表面化せずにも含まれている（それ以下は要素として見られない）と判断するようです。この辺りの数値結果の考え方について詳しくはこちらを参照ください：
Understand your tone score
というわけで、IBM Domino の log.nsf から取り出したログの英語テキストを、この Tone Analyzer API を使って「IBM Domino はどんな感情のログを吐いているか？」を調べてみることにします。ちなみに PHP 版のソースコードはこちらに公開しておきます：
https://github.com/dotnsf/ToneAnalyzerWithDominoLog
上記リポジトリの内容をダウンロード＆展開するかクローンして、credentials.php ファイルの内容を自分の環境（Domino ログを取得する歳の URL と、Tone Analyzer の username 及び password）に合わせて編集します。そして index.php をブラウザから呼びだすと、こんな感じの画面が表示されると思います：
index.php の内容を見ていただくとわかりますが、まず前回紹介した内容を使って Domino の log.nsf からログを Web エージェント経由で取得します。そしてその取得したテキストログをまとめて Tone Analyzer へ送り、感情分析結果を取得して、表にしている、というものです。jquery-ui を使って、感情スコアのスライダー表示も実装しています。
この表の部分だけを拡大したものがこちらです：
この結果から、0.75 を超えているのは感情の５要素にはありません。機械的なログを分析しているので、これはある意味で正しい結果と考えられます。次に文体の３要素の中では Analytical（分析的）が 0.75 を超えているので、分析的なテキストであったといえます（これもログなのである意味正しいと言えます）。そして社交性の５要素のうちでは Conscientiousness（誠実性）と Emotional Range（情緒不安定性） が 0.75 を超えていました。な、なんかメンヘラっぽいけど、うちの Domino サーバーは大丈夫なんだろうか？ (^^;
と、まあ Tone Analyzer はこんな感じで使えます。このブログでは IBM Domino のログを対象に解析していますが、もちろん他のミドルウェアサーバーのログや、テキストを元に解析できます。現状は日本語未対応なのでできることも限られてしまいますが、ある意味今のうちにいい勉強ができるともいえます。
なお、Watson Tone Analyzer はサンプルアプリのサイトから実際にテキストを与えて、感情分析結果を確認することも可能です。試してみたいテキストがあればこちらから確認してみてください：
https://tone-analyzer-demo.mybluemix.net/
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