テキスト処理

まとめ

Whisperによる決算動画の自動文字起こしと、HuggingFaceモデルによる英日翻訳パイプラインを構築する。
SiEBERTモデルで英文テキストの感情分析を行い、ポジティブ・ネガティブを定量的に分類する。
文字起こし結果をSRT字幕形式に変換し、動画編集ソフトで利用可能な字幕データを生成する。

直感 #

決算発表やアナリスト向けプレゼンテーションは音声・テキストの形で大量に公開されています。これらの非構造化データからインサイトを得るには、音声認識（ASR）と自然言語処理（NLP）の組み合わせが有効です。このセクションでは、OpenAIのWhisperとHuggingFaceのTransformersを使い、金融テキストの処理パイプラインを実装します。

詳細な解説 #

学べること #

感情分析: 決算テキストの各文をポジティブ・ネガティブに分類し、トーンの変化を定量化する
音声認識: Whisperで決算動画の音声を文字に起こし、分析用テキストを取得する
字幕翻訳: 文字起こし結果を日本語に翻訳し、タイムスタンプ付きSRT字幕を生成する

進め方 #

まず感情分析でTransformersの基本的な使い方を理解する
Whisperによる音声認識を試し、決算動画のテキスト化に進む
翻訳パイプラインと組み合わせて、字幕データの自動生成を実践する