初学者のためのプログラミング学習サイト形態素解析[Pythonプログラミング]Mecabで丹生ちゃんのタルタルチキンしりとりしてみる2021年10月16日カテゴリ:プログラミングPython今回はあの丹生ちゃんのタルタルチキンしりとりを再現するプログラムを考えてみました。解説動画はこちら知らない人のために補足しておくと日向坂46の丹生あかりちゃんにはなんかしらの言葉をしりとりでタルタルチキンに繋げる・・・という特技があります。それをプログラムで再現します。今回のテーマはしりとりです。しりとりをプログラムで行うには単語のデータがないとうまくはいきません。そこでMeacbの辞書を使ってしりとりを行えるようなプログラムを作っていきたいと思います。Colab上で動くようなコードになってます。最初はMecabをインストールします。Mecabは形態素解析用のライブラリでこれには辞書が含まれています。その辞書を使っていくわけですね。GoogleColabにMecabをインストールするのは次のコードです。--dicdir`"/mecab-ipadic-neologd"インストールできたかどうか確かめてみましょう。次のコードで実行確認ができます。名詞,固有名詞,人名,名,*,*,次郎,ジロウ,ジローEOSいい感じで形態素解析出来ていますね。形態素解析は文章を単語に分割しますが辞書に無い固有名詞はより細かい単語に分割されてしまいます。この場合、「鬼滅の刃」がそれに当たります。この辞書は「鬼滅の刃」が辞書登録されていますね。この辞書データを使ってしりとり用の辞書データを作っていきます。{s_word:tmp_e}これで辞書データが出来ました。辞書のパスは変わる可能性があるのでうまく合わせてください。次にしりとりを行う関数の定義です。最初の単語を入力して次の単語をしりとりとして繋がるようなモノを選んで最後の言葉につなげるようにします。passこれでしりとりを行う準備が出来ました。最初の単語と最後につなげる単語を用意しておきます。終わりを「タルタルチキン」にします。結果はランダムで選ばれます。馬簾水母(バレンクラゲ)ゲッコウガ(ゲッコウガ)ガジンフジタ(ガジンフジタ)タルタルチキン鬼滅の刃vanellope(バネロペ)ペドロバルボーザ(ペドロバルボーザ)ザカリウス親方(ザカリウスオヤカタ)タルタルチキン・・・・なんか聞いたことの無い単語ばかりたまにまともな奴がでやりしますんで試したい方は何回もやり直してみて下さい。今回は丹生ちゃんのタルタルチキンしりとりを再現するプログラムでした。今日はここまでですそれでは。Colab上で実行できるコードにしていますので試したい方はうまくコピペして実行してみてください。ように単語と単語の間をスペースで分けた文章ファイル)・マスクに使用する画像(グレースケール,アルファなしPNG)この二つが必要ですワードクラウドのサンプルを通してやり方を見ていきましょう。np.array(Image.open("alice_mask.png"))読み込んだマスク画像をみてみましょう。interpolation='bilinear')plt.axis("off")plt.show()不思議の国のアリスの画像に沿うように単語が配置されます。芸術的ですよね次は日本語で行ってみましょう。日本語で行うには少しコツが必要です日本語に対応する場合は・日本語のフォントのインストール・Janomeライブラリのインストールこちらが必要になります。np.array(Image.open("alice_mask.png"))これで分かち書きされた文章データになりました。ワードクラウドを作ってみましょう。引数には日本語フォントのパスの指定が追加になっています。interpolation='bilinear')plt.axis("off")plt.show()せっかくなのでサンプル画像ではなく猫の画像で試してみましょう。:Pythonプログラミングワードクラウド形態素解析[Pythonプログラミング]ラグジュTVのタイトル調べてみた2021年01月17日カテゴリ:プログラミングPython今回はとある映像コンテンツのタイトルを調べてみました。解説動画はこちらラグジュTVは凄まじく素晴らしい映像コンテンツのシリーズ物で1326本(動画作成時)ありました。調査方法ですが次のような手順で行っています。1.タイトルをスクレイピング2.データ化3.前処理(辞書作成,不要文字削除)4.形態素解析5.キーワードカウントPythonではスクレイピングや形態素解析を簡単に行うことができます。ライブラリを用いてタイトルをキーワードに分割しその出現頻度でランク付けしました。口に出すのも恥ずかしい言葉がたくさん並んでいますねーーーーTOP20からは動画の方をご覧くださいませそれでは。:ラグジュTVPythonプログラミングランキングAVキーワード形態素解析TKO木下の動画コメントを感情分析してみた2020年04月11日カテゴリ:Python自然言語処理TKO木下の動画が絶賛炎上中だと聞きつけまして早速コメントを感情分析してみました解説動画はこちら炎上している動画はこんな感じです。動画タイトル:TKO木下よりご報告がございます。素晴らしい低評価の数ですねー。私は動画は見ておりませんが低定評に1評投じさせていただきました。こちらを参照してください。中身はこんな感じでない:ない:助動詞:-0.999997酷い:ひどい:形容詞:-0.999997病気:びょうき:名詞:-0.999998死ぬ:しぬ:動詞:-0.999999悪い:わるい:形容詞:-1ポジティブワード、ネガティブワードがありポジティブ方向になると0から1点ネガティブ方向は-1から0点の間の数値を取ります。単語のポジネガ具合が分かる訳です。手順としては1.事前にYoutubeのコメントを集める。Youtubeの動画のページをスクロールしてコメント表示させてから保存する。2.BeautifulSoupでHTMLの中からコメントの部分だけ拾い上げる。比較してポジネガ点数をつけるポジティブだとプラス,ネガティブだとマイナスの点になるまずはじめに動画のコメントを集めなければならないので動画のページをブラウザーで開いてコメントを表示させたら、HTMLファイルに保存します。次にPythonのコードを使ってHTMLの構文解析を行い、コメントを抽出します。インストールしておきましょう。次にhtmlファイルを読み込んで変数に格納しておきます。_f.read()お次はコメント部分の抽出です。htmlファイルの中からコメントを抽出してリストに格納しています。事前にダウンロードしておいてCSVファイルなどにしておいてください。単語を辞書型に取り込みます。float(rows[3])最後にコメントを形態素解析してポジネガで点数をつけていきます。nega_result[rows[3]]=countこれでコメントにポジネガの点数が付きました。ネガティブなコメントは・・・-53.76871590000002私は叙々苑でバイトをしていた者です。1年前、TKO木下が私のバイト先東京の叙々苑を訪れた際の記憶は忘れられません。TKO木下は入店早々に既に様子がおかしく、ホール担当だった私の胸ぐらを急に掴み一言。「さっさと案内しろやボケ」と。全文はかなり長いので端折りますが冒頭を見るだけでもかなりネガティブさが伝わる文面です。ネガティブの一番悪いものでも-1点なので60個近くネガティブな単語が使われているコメントでした。これだけの長文を想像で書くのは無理でしょうから実体験だったんだろうと思いますね。いうようなネガティブコメントが多数並んでいました。逆にポジティブなコメント有るんかな?みてみましょう。なんかこんだけ荒れてることすらおいしいな〜とか思ってそう。うちの姪が初めて掴まり立ちしましてね。低評価日本一おめでとナス!低評価おめでとう、など悪い意味で褒めてる感じですねwwwwww。いうわけで、まとめですが日頃の行いは大事です。見てない所でも敬意を払うことは当たり前だと思います。タレントさんの私生活にはその人となりが出るようですね。素行の悪い方がテレビに出るのはあまり良いことだとは思いません。ネガティブなイメージの有るタレントをCMなどに使うと商品、サービスにもネガティブイメージがつくので我々企業側の人間はこういうタレントは使わないようにしないといけないです。いうことで動画コメントの感情分析でした。皆様も日頃の行いには気をつけたほうが良いですよ誰がみてるか分かりませんし。CodeWhispererで爆速コーディングコーディングに迷った際に役に立ちWEB検索する時間を無くして作業時間を効率化できます。