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自然言語処理 初心者

【やってみた】トピックモデルを用いてMastodonのデータを解析してみた

トピックモデルとは
データの背後にある隠れた「トピック」を推定する技術の総称.
自然言語処理(以下NLP)では潜在意味解析という文脈で発展. トピックモデルは文書や画像, 音楽など実応用も多い.

トピックモデルについての書籍を読みたいですが, あいにく手持ちにトピックモデルとはこれ!という以下の二冊(トピックモデルによる統計的潜在意味解析 (自然言語処理シリーズ), トピックモデル (機械学習プロフェッショナルシリーズ))を両方とも所有していないため, ネット上で解説してくれたスライドやブログ, コードを参照, 参考しながら「やってみた」

いわゆる「やってみた」記事です


やりたいこと

集計したMastodonのトゥートを元にそのトゥートのカテゴリを考えよう みたいな感じです. 今回集計したインスタンスはfriends.nicoのローカルタイムラインなので多岐にわたってジャンルがあるのではないかなー?と思ったりしたからです.
すいません… 今思いついただけです(´・ω・`)

検証期間は4/25 昼12時から4/26の昼12までの24時間
データはfriends.nicoのローカルタイムライン

取得方法などは公式とこの人の記事読めばわかります. ありがとうございます.

ローカルタイムラインのトゥートをjson形式で保存しました.

トゥート数:37190 ユーザ数:1744人


流れ

  1. Mastodonのトゥートのみを取得する
  2. トゥート内の"名詞"のみを抽出した.
  3. コーパスを作る.
  4. LDA(Latent Dirichlet Allocation)してみる.

前処理にこれを使ってみました.
mecab-neologd 前処理用 Python モジュール neologdn 公開しました - Debug me
こんな便利なものがあるだと…
他には出現頻度が3未満の単語は除去したりしました.
ちなみにMeCabで形態素解析したのですが".“や”!“が検出されたりして???って感じでした.

(´・ω・`) < トピック数を30とした.

(0, '0.437*"?" + 0.023*"時代" + 0.020*"Amaroq" + 0.019*"U" + 0.018*"ぴ" + 0.016*"FF" + 0.016*"@" + 0.013*"位" + 0.013*"さっき" + 0.012*"ねこ"')
(1, '0.258*"ニコ" + 0.106*"俺" + 0.100*"これ" + 0.029*"会社" + 0.024*"番" + 0.024*"回" + 0.022*"力" + 0.021*"確保" + 0.016*"スマホ" + 0.014*"動"')
(2, '0.105*"&" + 0.103*";" + 0.088*"W" + 0.048*"apos" + 0.041*"quot" + 0.039*"あと" + 0.038*"TL" + 0.030*"いずみ" + 0.025*"流れ" + 0.023*"昔"')
(3, '0.637*"!" + 0.023*"ぇ" + 0.012*"BAN" + 0.012*"ぁ" + 0.010*"週間" + 0.009*"派" + 0.009*"ッ" + 0.009*"母" + 0.007*"IT" + 0.007*"牛"')
(4, '0.401*"の" + 0.041*"分" + 0.025*"駅" + 0.024*"どこ" + 0.021*"ゲム" + 0.018*"方面" + 0.016*"野菜" + 0.015*"未来" + 0.015*"くん" + 0.015*"男"')
(5, '0.232*"p" + 0.112*"><" + 0.112*">" + 0.085*"<" + 0.059*"会議" + 0.028*"情報" + 0.027*"時分" + 0.019*"自由" + 0.017*"線" + 0.012*"個人"')
(6, '0.135*"そう" + 0.068*"草" + 0.061*"ガッ" + 0.048*"やつ" + 0.046*"@" + 0.043*"間" + 0.036*"どん" + 0.023*"言葉" + 0.020*"百" + 0.019*"RT"')
(7, '0.080*"もの" + 0.075*"好き" + 0.044*"ブス" + 0.034*"こ" + 0.030*"実況" + 0.029*"世界" + 0.024*"大学" + 0.021*"わけ" + 0.020*"最高" + 0.018*"管理"')
(8, '0.093*"出社" + 0.077*"日" + 0.061*"的" + 0.051*"みんな" + 0.041*"め" + 0.041*"なん" + 0.035*"ドワンゴ" + 0.033*"ため" + 0.030*"百科" + 0.024*"今日"')
(9, '0.156*":" + 0.087*"形式" + 0.085*"nicoru" + 0.076*"垢" + 0.048*"::" + 0.042*"█" + 0.038*"公式" + 0.036*"コメント" + 0.033*"発言" + 0.023*"全員"')
(10, '0.145*"何" + 0.060*"ネイティオ" + 0.058*"ゾ" + 0.041*"度" + 0.040*"やす" + 0.039*"兄貴" + 0.026*"明日" + 0.020*"絶対" + 0.019*"社会" + 0.017*"コンピュタ"')
(11, '0.214*"人" + 0.147*"こと" + 0.061*"さ" + 0.035*"Twitter" + 0.032*"感じ" + 0.022*"声" + 0.020*"系" + 0.020*"フレンズ" + 0.016*"大丈夫" + 0.014*"おっさん"')
(12, '0.262*"(" + 0.230*")" + 0.055*"フォロ" + 0.030*"氏" + 0.024*"鹿" + 0.019*"普通" + 0.013*"ぅ" + 0.012*"体" + 0.012*"あれ" + 0.009*"素"')
(13, '0.178*"さん" + 0.049*"ww" + 0.044*"アプリ" + 0.038*"新規" + 0.033*"遅延" + 0.032*"遅れ" + 0.027*"旦" + 0.025*"表示" + 0.021*"ダメ" + 0.018*"マルチ"')
(14, '0.232*"マストドン" + 0.099*"o" + 0.086*"w" + 0.059*"!!" + 0.049*"者" + 0.043*"気" + 0.041*"兄さん" + 0.024*"配信" + 0.023*"神" + 0.018*"ょ"')
(15, '0.086*"\\" + 0.056*"," + 0.046*"年月日" + 0.040*"シ" + 0.035*"^" + 0.035*"-" + 0.024*"friendsnico" + 0.021*"コンテンツ" + 0.020*"d" + 0.019*"記事"')
(16, '0.084*"-" + 0.070*"仕事" + 0.056*"span" + 0.052*"LTL" + 0.051*"ら" + 0.039*"目" + 0.033*"h" + 0.030*"ちゃん" + 0.029*"<" + 0.029*"class"')
(17, '0.364*"ん" + 0.065*"ひょう" + 0.023*"問題" + 0.022*"列車" + 0.021*"JK" + 0.016*"トゥトゥ" + 0.016*"出勤" + 0.015*"円" + 0.015*""" + 0.015*"ごと"')
(18, '0.156*"にいさん" + 0.113*"神崎" + 0.052*"水" + 0.042*"スク" + 0.035*"!?" + 0.033*"年" + 0.032*"部" + 0.026*"雨" + 0.024*"更新" + 0.021*"肉"')
(19, '0.056*"誰" + 0.054*"前" + 0.052*"アカウント" + 0.044*"手" + 0.042*"画像" + 0.028*"pawoo" + 0.027*"機能" + 0.026*"名前" + 0.024*"ブロック" + 0.022*"の"')
(20, '0.089*"それ" + 0.084*"(´" + 0.071*"江添" + 0.059*"`)" + 0.035*"トゥ" + 0.032*"君" + 0.032*"ほう" + 0.024*"トト" + 0.020*"価値" + 0.015*"カフェイン"')
(21, '0.113*"時間" + 0.087*"トゥト" + 0.065*"自分" + 0.035*"ン" + 0.034*"ドン" + 0.032*"性" + 0.025*"事" + 0.022*"なに" + 0.022*"歳" + 0.018*"はず"')
(22, '0.140*"最強" + 0.128*"加藤" + 0.037*"化" + 0.036*"www" + 0.033*"生" + 0.028*"文字" + 0.023*"gt" + 0.021*"後" + 0.019*"定期" + 0.018*"授業"')
(23, '0.066*"方" + 0.066*"動画" + 0.049*"朝" + 0.037*"話" + 0.033*"連合" + 0.029*"タイム" + 0.026*"太郎" + 0.025*"ライン" + 0.024*"宣伝" + 0.024*"僕"')
(24, '0.164*"インスタンス" + 0.049*"放送" + 0.044*"お前" + 0.030*"`)" + 0.030*"奴" + 0.026*"ぼく" + 0.022*"ノシ" + 0.021*"ツイト" + 0.021*"確認" + 0.020*"名"')
(25, '0.100*"純" + 0.049*"ここ" + 0.035*"ところ" + 0.028*"投稿" + 0.027*"ID" + 0.027*"現在" + 0.023*"ツイッタ" + 0.019*"!!!" + 0.019*"jp" + 0.014*"ラメン"')
(26, '0.084*"今日" + 0.077*"中" + 0.067*"みたい" + 0.034*"感" + 0.027*"ネタ" + 0.025*"最近" + 0.025*"心" + 0.023*"上" + 0.018*"以外" + 0.017*"顔"')
(27, '0.208*"ぁぁ" + 0.051*"数" + 0.025*"ゆ" + 0.024*"ぉ" + 0.021*"飯" + 0.020*"とこ" + 0.020*"ぃ" + 0.019*"⌒)" + 0.018*"せい" + 0.016*"仕様"')
(28, '0.147*"時" + 0.110*"ニキ" + 0.053*"私" + 0.040*"ユザ" + 0.038*"程度" + 0.031*"音" + 0.028*"✋" + 0.028*"意味" + 0.026*"会" + 0.022*"家"')
(29, '0.107*"今" + 0.089*"よう" + 0.069*"鯖" + 0.054*"|" + 0.035*"うち" + 0.031*"丼" + 0.030*"K" + 0.020*"町" + 0.019*"箪笥" + 0.017*"作業"')

クラス[8]は江添さんの出社, ドワンゴ, 大百科/クラス[20]に江添さんのトピック, [18]に神崎にいさんのトピック, わkぁるようでわからない(´・ω・`) 上手くいかない…

from gensim import corpora,models,similarities

document=[[1,2,3],[1,4,10],[1,4,2],......] #こんな感じ
dictionary = corpora.Dictionary(document)
dictionary.filter_extremes(3) #出現頻度3以下削除
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in document]

lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, num_topics=200, id2word=dictionary)
for topic in lda.show_topics(-1):
    print(topic)

やってみた が終わったら最後にちゃんと理論を勉強しましょう👊 出直してきます…

読んだ

friends.nico

最後に200トピックで分けた結果を示します.

(0, '0.363*"目" + 0.234*"配信" + 0.091*"ピマン" + 0.060*"Д" + 0.043*"流石" + 0.032*"さい" + 0.019*"視点" + 0.018*"|\" + 0.016*"解像度" + 0.013*"ぶり"')
(1, '0.235*"大丈夫" + 0.142*"昼" + 0.122*"URL" + 0.057*"スレ" + 0.054*"あく" + 0.049*"す" + 0.042*"流" + 0.025*"っぱなし" + 0.024*"めし" + 0.022*"つる"')
(2, '0.198*"quot" + 0.178*";" + 0.148*"&" + 0.092*"飯" + 0.064*"テロ" + 0.035*"揚げ" + 0.034*"唐" + 0.034*"ェ" + 0.016*";`)" + 0.015*"骨"')
(3, '0.282*"ちゃん" + 0.139*"結局" + 0.056*"サブ" + 0.048*"代" + 0.039*"完成" + 0.037*"当時" + 0.032*"ウェイ" + 0.032*"テレビ" + 0.029*"報告" + 0.029*"出演"')
(4, '0.426*"気" + 0.100*"万" + 0.085*"まとめ" + 0.060*"ステッカ" + 0.041*"有名" + 0.032*"誰か" + 0.028*"覧" + 0.025*"採用" + 0.021*"電子" + 0.015*"プログラム"')
(5, '0.201*"宣伝" + 0.153*"ぼく" + 0.114*"曲" + 0.089*"日産" + 0.062*"音楽" + 0.048*"ます" + 0.047*"死" + 0.027*"全力" + 0.023*"発明" + 0.020*"通"')
(6, '0.310*"名前" + 0.109*"精神" + 0.102*"欄" + 0.054*"偽装" + 0.052*"体感" + 0.044*"世紀" + 0.037*"危険" + 0.036*"淹" + 0.024*"科" + 0.023*"代わり"')
(7, '0.397*"p" + 0.192*">" + 0.192*"><" + 0.146*"<" + 0.029*"線" + 0.006*"監視" + 0.005*"暁" + 0.004*"隣" + 0.004*"?<" + 0.003*"レス"')
(8, '0.425*"好き" + 0.153*"ょ" + 0.091*"名" + 0.034*"安定" + 0.028*"ビル" + 0.020*"快適" + 0.020*"あい" + 0.019*"参照" + 0.018*"ょぅ" + 0.015*"カド"')
(9, '0.171*"自由" + 0.160*"時代" + 0.131*"ぅ" + 0.121*"はず" + 0.063*"基本" + 0.062*"休み" + 0.057*"公開" + 0.053*"千代田" + 0.029*"はつ" + 0.021*"大御所"')
(10, '0.319*"ため" + 0.080*"ホモ" + 0.068*"内容" + 0.055*"歌い手" + 0.043*"組" + 0.039*"♂" + 0.030*"崩壊" + 0.030*"暴露" + 0.029*"ざきおにいさん" + 0.028*"T"')
(11, '0.098*"笑" + 0.066*"リプ" + 0.066*"集中" + 0.061*")(" + 0.060*"音声" + 0.057*"VOCALOID" + 0.056*"わ" + 0.039*"命" + 0.037*"ひとつ" + 0.030*"レン"')
(12, '0.193*"普通" + 0.078*"外" + 0.075*"内" + 0.071*"設定" + 0.066*"変" + 0.053*"場" + 0.049*"たま" + 0.043*"半分" + 0.042*"コド" + 0.041*"対処"')
(13, '0.318*"文字" + 0.103*"=" + 0.065*"年月" + 0.065*"日時" + 0.052*"為" + 0.041*"次第" + 0.030*"wwwwww" + 0.027*"Slack" + 0.024*"後輩" + 0.023*"単純"')
(14, '0.597*"インスタンス" + 0.104*"流れ" + 0.075*"管理" + 0.037*"時報" + 0.027*"シリズ" + 0.019*"立ち" + 0.013*"中学生" + 0.010*"銀河" + 0.009*"サクル" + 0.008*"現象"')
(15, '0.194*"意識" + 0.096*"服" + 0.080*"Y" + 0.065*"オフィス" + 0.064*"便利" + 0.063*")「" + 0.047*"アクセス" + 0.046*"ヨ" + 0.042*"(「" + 0.024*"完了"')
(16, '0.297*"," + 0.129*"friendsnico" + 0.058*"あなた" + 0.057*"-" + 0.045*"instances" + 0.045*":" + 0.043*"toots" + 0.043*"users" + 0.043*"connected" + 0.037*"事故"')
(17, '0.232*"`)" + 0.178*"(´" + 0.147*"糞" + 0.068*"側" + 0.046*"ミ" + 0.044*"最先端" + 0.038*"google" + 0.033*"加速" + 0.027*"彡" + 0.021*"コテ"')
(18, '0.534*"それ" + 0.096*"嘘" + 0.066*"腹" + 0.044*"子供" + 0.043*"口" + 0.024*"正義" + 0.021*"高速" + 0.021*"小学生" + 0.016*"文" + 0.013*"運命"')
(19, '0.399*"さ" + 0.267*"ところ" + 0.067*"業者" + 0.029*"i" + 0.028*"住所" + 0.027*"引用" + 0.017*"早起き" + 0.016*"作" + 0.015*"実質" + 0.015*"真面目"')
(20, '0.640*"w" + 0.118*"トゥトゥ" + 0.045*"中毒" + 0.026*"❤" + 0.021*"ミス" + 0.010*"ガン" + 0.010*"ドラ" + 0.009*"虫" + 0.009*"配置" + 0.008*"ダム"')
(21, '0.272*"雨" + 0.186*"言葉" + 0.124*"ぃ" + 0.047*"不思議" + 0.038*"伝説" + 0.036*"淫乱" + 0.029*"台" + 0.026*"お知らせ" + 0.024*"サラリマン" + 0.022*"当たり前"')
(22, '0.434*"出社" + 0.119*"太郎" + 0.089*"金" + 0.046*"お昼" + 0.029*"鍵" + 0.024*"専" + 0.021*"リモトワク" + 0.018*"連休" + 0.016*"タブレット" + 0.016*"中心"')
(23, '0.279*"Twitter" + 0.200*"www" + 0.152*"度" + 0.077*"色" + 0.030*"足" + 0.027*"オワコン" + 0.027*"限定" + 0.015*"スタバ" + 0.015*"アクティブ" + 0.013*"ホクトドン"')
(24, '0.359*"生" + 0.131*"さっき" + 0.066*"人口" + 0.054*"高" + 0.043*"ニコ" + 0.042*"元" + 0.038*"地獄" + 0.035*"--" + 0.035*"就活" + 0.018*"女子大"')
(25, '0.289*"氏" + 0.178*"コメント" + 0.090*"企業" + 0.059*"%" + 0.058*"兵" + 0.035*"オフパオ" + 0.024*"挑戦" + 0.018*"安全" + 0.018*"噂" + 0.017*"オリジナル"')
(26, '0.216*"丼" + 0.136*"人間" + 0.090*"いつ" + 0.076*"サビス" + 0.058*"すべて" + 0.055*"青春" + 0.050*"マスト" + 0.043*"テンション" + 0.028*"久々" + 0.021*"認証"')
(27, '0.143*"ほう" + 0.127*"系" + 0.103*""" + 0.090*"価値" + 0.067*"マン" + 0.060*"説" + 0.054*"世代" + 0.047*"波" + 0.032*"パンツ" + 0.032*"ガチ"')
(28, '0.251*"駅" + 0.159*"円" + 0.086*"所" + 0.057*"どれ" + 0.037*"歌" + 0.030*"ゴミ" + 0.023*"初" + 0.021*"皿" + 0.019*"投資" + 0.019*"代々木上原"')
(29, '0.140*"ミュト" + 0.094*"邪魔" + 0.093*"勢" + 0.077*"ホント" + 0.060*"ポ" + 0.056*"今度" + 0.044*"料理" + 0.041*"胃" + 0.037*"指定" + 0.035*"メニュ"')
(30, '0.488*"日" + 0.085*"BAN" + 0.054*"象" + 0.042*"ぞい" + 0.038*"誕生" + 0.028*"ゥ" + 0.028*"界" + 0.020*"街" + 0.013*"蓮" + 0.012*"初心者"')
(31, '0.298*"機能" + 0.177*"町" + 0.092*"県" + 0.050*"過疎" + 0.039*"独自" + 0.032*"錦糸" + 0.028*"リリス" + 0.027*"直接" + 0.022*"村" + 0.021*"金持ち"')
(32, '0.354*"自分" + 0.114*"後" + 0.064*"場合" + 0.061*"ホム" + 0.056*"頃" + 0.048*"十分" + 0.028*"明" + 0.027*"パオン" + 0.023*"汗" + 0.018*"幼女"')
(33, '0.274*"&" + 0.201*"apos" + 0.191*";" + 0.025*"中央" + 0.024*"The" + 0.020*"丁" + 0.019*"都" + 0.018*"ソロ" + 0.018*"ys" + 0.015*"クリア"')
(34, '0.149*"おっさん" + 0.116*"Mastodon" + 0.116*"屋" + 0.075*"会話" + 0.070*"環境" + 0.054*"老害" + 0.046*"お金" + 0.032*"コピペ" + 0.027*"転売" + 0.024*"電気"')
(35, '0.196*"ダメ" + 0.128*"コンピュタ" + 0.081*"科学" + 0.064*"安心" + 0.042*"権利" + 0.041*"文字数" + 0.031*"占い" + 0.030*"解説" + 0.030*"範囲" + 0.030*"誤爆"')
(36, '0.180*"おじさん" + 0.108*"?」" + 0.080*"そば" + 0.076*"疲れ" + 0.065*"友" + 0.058*"芸人" + 0.035*"段階" + 0.034*"°" + 0.032*"遭遇" + 0.026*"端末"')
(37, '0.320*"水" + 0.261*"スク" + 0.079*"記事" + 0.039*"倍" + 0.038*"#" + 0.036*"暇" + 0.032*"水着" + 0.019*"体操" + 0.016*"うどん" + 0.010*"破壊"')
(38, '0.253*"トゥト" + 0.028*"行" + 0.026*"是" + 0.026*"波羅蜜" + 0.024*"等" + 0.022*"般若" + 0.022*"呪" + 0.020*"味" + 0.019*"切" + 0.017*"•"')
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