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Web就活日記

愛と夢と人生について書きます

Mecab Pythonを使ったTF・IDFによるWikipediaの重要単語抽出

Python 自然言語処理

入門 自然言語処理

入門 自然言語処理

TF・IDF計算

自然言語処理の勉強としてTF・IDFによる重要単語の抽出をwikipediaのデータに対して試してみます。TF・IDFを一言でまとめると、とある単語の重要度を出現頻度から計算する手法です。計算結果は重みを表します。TFは単語の出現数(Term Frequency)、IDFは総文書数 / 単語が出現する文書の総数の対数(Inverted Document Frequency)、TFIDFはその積になります。数式にすると以下のようになりますが、Webを検索してみると人によって計算の仕方が異なっています。思想としてはTFは大きい値であればあるほど重みが大きくなるし、IDFは出現頻度がドキュメント総数に対して少なければ価値のある単語となります。


W_{i,j} = TF_{i,j} * LOG( N / DF_{i})
TF_{i,j} : Number Of Occurrences Of i In j
DF_{i} : Number Of Documents Containing i
N : Total Number Of Documents


今回はMecab Pythonを使って自力でTF・IDFを計算します。PythonのNLTKライブラリを利用するとTF・IDFの計算を簡単に出力してくれたりもします。てっとり早くやりたい人はそちらを使ってみると良いでしょう。
nltk.text.TextCollection はてなブックマーク - nltk.text.TextCollection

Mecab Python

形態素解析器で有名なMecabPythonから利用できるようにします。Mecab本体、Mecab-ipadic、mecab-pythonの3つをinstallします。mecab-pythonのinstallの時に"mecab-config: コマンドが見つかりません"のように怒られたらsetup.pyのmecab-configをmecabをinstallした時のlocalディレクトリを指定するように修正するとinstallできます。

// mecab本体
$ wget http://mecab.googlecode.com/files/mecab-0.99.tar.gz
$ tar -xzf mecab-0.99.tar.gz
$ cd mecab-0.99
$ ./configure --with-charset=utf8
$ make && sudo make install

// mecab-ipadic
$ wget http://sourceforge.net/projects/mecab/files/mecab-ipadic/2.7.0-20070801/mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz/download
$ tar -xzf mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz
$ cd mecab-ipadic-2.7.0-20070801
$ ./configure --with-charset=utf8
$ make && sudo make install

// mecab-python
$ wget http://mecab.googlecode.com/files/mecab-python-0.993.tar.gz
$ tar -xzf mecab-python-0.993.tar.gz
$ cd mecab-python-0.993
$ python setup.py build
$ sudo python setup.py install
libmecab.so.2の読み込み

上の設定が完了しただけではまだPythonからMeCabが読み出せません。libmecab.so.2のエラーが出てしまうのでそれを回避するために設定ファイルに/usr/local/libを追記してldconfigの再読み込みを行います。これでmecab-pythonが起動できる準備が整いました。

$ sudo vim /etc/ld.so.conf.d/lib.conf
/usr/local/lib  //追記

// 再読み込み
$ sudo ldconfig

// mecab-pythonの起動
$ python
Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 11 2012, 08:34:23) 
[GCC 4.4.6 20120305 (Red Hat 4.4.6-4)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import MeCab
形態素解析のサンプル

下はChasenの互換モードと分かち書きの出力になります。MeCab.Taggerの引数を変えるとデータの出力形式を変えることができます。引数の候補としては-Ochasen,-Owakati,-Oyomi,mecabrcといったものがあります。

#!/bin/env python
#coding:utf-8

import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
print tagger.parse("MecabPythonのサンプルデータを入れてみます")
$ python mecab-sample.py
MecabPython	MecabPython	MecabPython	名詞-固有名詞-組織		
の	ノ	の	助詞-連体化		
サンプル	サンプル	サンプル	名詞-一般		
データ	データ	データ	名詞-一般		
を	ヲ	を	助詞-格助詞-一般		
入れ	イレ	入れる	動詞-自立	一段	連用形
て	テ	て	助詞-接続助詞		
み	ミ	みる	動詞-非自立	一段	連用形
ます	マス	ます	助動詞	特殊・マス	基本形
EOS
#!/bin/env python
#coding:utf-8

import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Owakati")
print tagger.parse("MecabPythonのサンプルデータを入れてみます")
$ python mecab-sample.py
MecabPython の サンプル データ を 入れ て み ます 

TF・IDF計算

WikipediaData Download

WikipediaPageDataのXMLを取得します。以下のページにダウンロードできるデータが沢山置いてありますが、今回はjawiki-latest-pages-articles.xml.bz2を利用します。Index of /jawiki/latest/ はてなブックマーク - Index of /jawiki/latest/

$ wget "http://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2"
$ bunzip2  jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2
Document総数Nの計算

Page数をカウントします。XMLタグの総数になります。結果は1675757でした。

$ grep "<page>" jawiki-latest-pages-articles.xml | wc -l
1675757
TF・IDF計算

出現頻度が上位100件のデータのみTF・IDFを計算します。そのためにはまず各単語のTFを計算します。今回単語は名詞だけに限定しました。上のMecabPythonを利用して単語/出現頻度のKey/Valueデータを作成し、ValueでSortをして上位100件取得します。取得した100件に対してTF・IDFを計算し値の降順で出力しています。以下はコードのサンプルと出力結果になります。(jawiki-latest-pages-articles.xmlは7GByteの大量なデータで計算が半日で終わりませんでした。よってInputのデータをここから10万行サンプリングして結果を出しています。これにより本当はNの値が変わるので、そこは気をつけて下さい。全データで実行した結果は後日記載したいと思います。)
TFの上位100件を基に出力しているので結構ありきたりな単語が出てしまっています。(当たり前といえば当たり前ですが)その辺は本当は絞らずに全データに対してやってみると良いと思います。また記号や数値のゴミデータが目立つので、重要単語抽出という考え方ではそれらは削る方が得策だと思いました。今後はWikipedia以外のデータに対しても実行してみて、比較してみたいと思います。

#!/bin/env python
#coding:utf-8

import MeCab,re
from xml.dom.minidom import parse
from math import log

def getNoun(words):
   noun = []
   tagger = MeCab.Tagger( "-Ochasen" )
   node = tagger.parseToNode( words.encode( "utf-8" ) )
   while node:
      if node.feature.split(",")[0] == "名詞":
         replace_node = re.sub( re.compile( "[!-/:-@[-`{-~]" ), "", node.surface )
         if replace_node != "" and replace_node != " ":
            noun.append( replace_node )
      node = node.next
   return noun

def getTopKeywords(TF,n):
   list = sorted( TF.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True )
   return list[0:n]

def calcTFIDF( N,TF, DF ):
   tfidf = TF * log( N / DF )
   return tfidf

if __name__ == "__main__":
   N = 1675757
   tf = {}
   df = {}
   dom = parse( "jawiki-latest-pages-articles.xml" )
   text = dom.getElementsByTagName( "text" )
   for i, text in enumerate( text ):
      df_list = []
      noun = getNoun( text.childNodes[0].data )
      for word in noun:
         try:
            tf[word] = tf[word] + 1
         except KeyError:
            tf[word] = 1
      for word in noun:
         try:
            if word in df_list: 
               continue
            df[word] = df[word] + 1
         except KeyError:
            df[word] = 1
   tfidf = {}
   for k,v in getTopKeywords( tf, 100 ):
      tfidf[k] = calcTFIDF(N,tf[k],df[k])
   for k,v in getTopKeywords( tfidf, 100):
      print k,v
年 66613.1601091
( 60811.5789562
月 41064.7265812
市 38793.2058157
、 35897.1092786
県 35531.6062785
ref 32550.5063022
1 27219.3962586
 26629.1034504
2 26010.7570077
) 24975.2229491
日 24845.8575948
こと 24338.4726683
br 23043.4252839
町 21117.4815875
的 20149.8364309
4 19529.5668477
3 18483.5610773
者 16357.2448111
。 15986.9689403
人 14562.1441206
日本 14473.0081316
語 13842.7697899
8 13603.5545074
国 13283.6854812
5 13259.0075252
よう 13063.2902642
曲 12769.6075236
6 12728.3569169
ため 12525.1298452
style 12443.6880405
http 12187.5587885
漫画 11705.4284901
郡 11523.5422818
7 11523.5422818
? 11422.3624209
学 11404.8366163
もの 11327.6198548
Wikipedia 10952.491378
号 10538.9477452
9 10358.5046488
12 10177.4888257
著作 9665.1650733
『 9444.90629238
言語 9396.02171528
www 9389.90041411
10 9334.70225252
の 9273.14817053
地域 9260.80946614
name 8981.71851206
0 8957.5269733
』 8932.37257793
地方 8696.0202828
版 8407.6132549
家 8351.54449379
ファイル 8313.26438084
平成 8301.00136659
中 8225.64193053
P 8225.64193053
jp 8124.31472923
作品 7985.4170126
利用 7985.4170126
Category 7972.85146367
align 7877.2070575
場合 7864.54560108
放送 7864.54560108
権 7851.87256853
」 7788.33504843
「 7718.4425015
局 7641.44759679
 7404.26942518
一覧 7365.59145365
村 7359.32987476
11 7333.66598997
都市 7294.79040945
一 7288.49177514
人口 7236.84584191
ゲーム 7217.84800941
化 7210.95003018
時代 7204.60782799
en 6997.71764181
社会 6939.01187354
現在 6932.53010674
日本語 6861.01218133
 6782.54238294
: 6775.98233098
right 6704.08453262
圏 6632.24592806
部 6553.76901633
万 6540.41749413
区 6507.42721569
ISBN 6468.07593104
世界 6468.07593104
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これ 6369.13715631
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px 6243.76275419
jpg 6144.20369991
後 6097.5637075
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