LDA(Latent Dirichlet Allocation)について

はじめに

「歌」「演奏」「ダンス」などの単語を見た時、書いていないくても「音楽」を想起できる。
→複数の単語の共起性から創発される情報

潜在的意味のカテゴリをトピックと呼ぶ。

試しに動かしてみた

ジャンルの異なる任意のwikiの文章（カリフラワー、NASA、マスカラ）をインプットし、それぞれの文章のテーマを抽出、LDAで分類できているかを確認する

実行結果

なんとなくできてそう。それぞれの単語があるべきカテゴリに分けられている。
カリフラワー、NASA、マスカラでは記事内の単語の出現パターンが大分異なるため、モデルとしてもイージーだったかもしれません。

お試し実行コード

基本コード...

# LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト
#
#   複数のテキストからトピックを抽出する
#
# 参考：
#   トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半：http://goo.gl/6Sq3pd
#   RでLDAの一例：http://goo.gl/FsYGZd
#   ggplot2エラー対処法：http://goo.gl/RJJ7gG
#
#

#  ================== パッケージ準備 ==================
  # パッケージインストール
  #install.packages (`RMeCab`, repos = `http://rmecab.jp/R`)
  #install.packages(`lda`)

  # library読み込み
  library(RMeCab)
  library(lda)
  library(reshape2)
  library(ggplot2)

#  ================== 定数定義 ==================
  path.input <- `テストテキスト.txt`
  filter.wordclass <- `名詞|形容詞`
  k <- 10 # トピック数

#  ================== 分析データ準備 ==================
  # テキストデータ読み込み
  setwd(`C:/Users/tadashi.mori/Google ドライブ/01_R/LDAtest`)
  sentence <- read.table(path.input
                     #, stringsAsFactors=F  #char型にするとRMecabDFでエラーが出るのでファクターのまま
                     , header = FALSE
                     , sep = `	`)
  names(sentence) <- `text`

  # コーパスデータを生成
  tmp <- RMeCabDF(sentence,1)  # 形態素解析
  tmp.vec <- NULL
  for (i in 1:length(tmp)) {
    tmp.vec <- c(tmp.vec,paste(tmp[[i]][grep(filter.wordclass,names(tmp[[i]]))]
                               ,sep = ``
                               , collapse = ` `
                               )
    )
    }  # filter.wordclassで指定した品詞を抽出
  sentence.lex <- lexicalize(tmp.vec, lower = TRUE)

#  ================== トピック分析 ==================
  # 分析実行
  result <- lda.collapsed.gibbs.sampler(sentence.lex$documents
                                        ,k
                                        ,sentence.lex$vocab
                                        ,25  #繰り返し数
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,compute.log.likelihood = TRUE
                                        )
  # 実行結果確認
  summary(result)

  # 各クラスターの上位キーワード抽出
  top.words <- top.topic.words(result$topics
                               ,3
                               ,by.score = TRUE)
  # 実行結果確認
  top.words

  # トピック割合を抽出
  N <- 3
  topic.prop <- t(result$document_sums) / colSums(result$document_sums)
  topic.prop <- topic.prop[1:N, ]
  topic.prop[is.na(topic.prop)] <-  1 / k

#   # 上位3位トップワードでプロット
#   colnames(topic.prop) <- apply(top.words, 2, paste, collapse=` `)
#   par(mar=c(5, 14, 2, 2))
#   barplot(topic.prop, beside=TRUE, horiz=TRUE, las=1, xlab=`proportion`)

  # ggplotで可視化するために、meltを駆使してデータを作成（トリッキーなので注意）
  topic.prop.df <- melt(cbind(data.frame(topic.prop), document=factor(1:N)), variable.name=`topic`, id.vars = `document`)

  # ggplotで可視化
  ggplot(topic.prop.df, aes(x=topic, y=value, fill=document)) + geom_bar(stat=`identity`) + facet_wrap(~ document, ncol=N) + coord_flip()


  #  ================== 予測 ==================
  predictions <- predictive.distribution(result$document_sums[,1:3], result$topics, 0.1, 0.1)
  top.topic.words(t(predictions), 5)

時間計測仕様に修正 ...

# LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト
#
#   複数のテキストからトピックを抽出する
#
# 参考：
#   トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半：http://goo.gl/6Sq3pd
#   RでLDAの一例：http://goo.gl/FsYGZd
#   ggplot2エラー対処法：http://goo.gl/RJJ7gG
#
#

#  ================== パッケージ準備 ==================
  # パッケージインストール
  # install.packages (`RMeCab`, repos = `http://rmecab.jp/R`)
  # install.packages(`lda`)

  # library読み込み
  library(RMeCab)
  library(lda)
  library(reshape2)
  library(ggplot2)

#  ================== 定数定義 ==================
  wd <- `C:/Users/tadashi.mori/Google ドライブ/01_R/LDAtest`  #作業ディレクトリ
  path.input <- `テストテキスト.txt`
  filter.wordclass <- `名詞|形容詞`
  k <- 10 # トピック数

#  ================== 関数定義 ==================
  # 実行時間記録関数
  write.proctime <- function(time.exec,name.task,proctime){
    tmp = data.frame(タスク = name.task
                        , ユーザ = format(proctime[1], digits = 3)
                        , システム = format(proctime[2], digits = 3)
                        , 経過 = format(proctime[3], digits = 3)
    )
    if(is.null(time.exec)){
      result <- tmp
    } else {
      result <- rbind(time.exec
                      , tmp)
    }
    rownames(result) <- NULL
    return(result)
  }

#  ================== 実行時間集計 ==================
  startT <- proc.time()
  endT <- proc.time()
  time.exec <- NULL

#  ================== 分析データ準備 ==================
  # ■■■ データ読み込み ■■■
  startT <- proc.time()
  setwd(wd)  # 作業ディレクトリ設定

  # ↓↓↓↓↓↓ 使用データ選択 ここから ↓↓↓↓↓↓
    # ①テストデータの場合
#     sentence <- read.table(path.input
#                        #, stringsAsFactors=F  #char型にするとRMecabDFでエラーが出るのでファクターのまま
#                        , header = FALSE
#                        , sep = `	`)
#     names(sentence) <- `text`

    # ②atcosmeデータの場合
    load(`atcosmeReview.dat`)
  # ↑↑↑↑↑↑ 使用データ選択 ここまで ↑↑↑↑↑↑

  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`データ読み込み`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # ■■■ 形態素解析 ■■■
  startT <- proc.time()
  tmp <- RMeCabDF(sentence,1)  # 形態素解析実行
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`形態素解析`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # ■■■ 品詞フィルタ ■■■
  startT <- proc.time()
  tmp.vec <- NULL
  for (i in 1:length(tmp)) {
    tmp.vec <- c(tmp.vec,paste(tmp[[i]][grep(filter.wordclass,names(tmp[[i]]))]
                               ,sep = ``
                               , collapse = ` `
                               )
    )
    }  # filter.wordclassで指定した品詞を抽出
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`品詞フィルタ`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # ■■■ ldaデータ前処理 ■■■
  startT <- proc.time()
  sentence.lex <- lexicalize(tmp.vec, lower = TRUE)
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`ldaデータ前処理`,endT-startT)  # <実行時間記録>

#  ================== トピック分析 ==================
  # ■■■ lda分析 ■■■
  startT <- proc.time()
  result <- lda.collapsed.gibbs.sampler(sentence.lex$documents
                                        ,k
                                        ,sentence.lex$vocab
                                        ,25  #繰り返し数
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,0.1  #ディリクレ過程のパイパーパラメーターα
                                        ,compute.log.likelihood = TRUE
                                        )
  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`lda分析`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  #  ================== 実行結果確認 ==================

  # ■■■ 実行時間確認 ■■■
  time.exec

  # ■■■ 実行結果確認 ■■■
  summary(result)

  # ■■■ 上位kw抽出/クラスター ■■■
  top.words <- top.topic.words(result$topics
                               ,3
                               ,by.score = TRUE)

  # ■■■ 実行結果確認 ■■■
  top.words

  # ■■■ 結果プロット ■■■
  # トピック割合を抽出
  N <- 3
  topic.prop <- t(result$document_sums) / colSums(result$document_sums)
  topic.prop <- topic.prop[1:N, ]
  topic.prop[is.na(topic.prop)] <-  1 / k

  # 上位3位トップワードでプロット
  colnames(topic.prop) <- apply(top.words, 2, paste, collapse=` `)
  par(mar=c(5, 14, 2, 2))
#   barplot(topic.prop, beside=TRUE, horiz=TRUE, las=1, xlab=`proportion`)

  # ggplotで可視化するために、meltを駆使してデータを作成（トリッキーなので注意）
  topic.prop.df <- melt(cbind(data.frame(topic.prop), document=factor(1:N)), variable.name=`topic`, id.vars = `document`)

  # ggplotで可視化
  ggplot(topic.prop.df, aes(x=topic, y=value, fill=document)) + geom_bar(stat=`identity`) + facet_wrap(~ document, ncol=N) + coord_flip()


  #  ================== 予測 ==================
  predictions <- predictive.distribution(result$document_sums[,1:3], result$topics, 0.1, 0.1)
  top.topic.words(t(predictions), 5)

Meryの記事データを分析してみた

Meryの記事データをインプットとして分析を実行。
インプットレコード件数毎の計算所要時間と実行結果は下記の通り。
分析に使用したコードも記載。

課題

• データ前処理で取り除けていない記号がある（ブラックリスト形式なので時間がかかる）
• データ前処理でコケるケースがある（文字コードは統一しているが、マルチバイト形式系のエラーがでる）
• 汎用的に使うためにはモジュール化する必要がある
• Mery程度のレコード件数であればあまり必要ないが、場合によっては分散処理させる必要がある

実行時間

【実行時間】10000レコード1000分割シングル...（単位：秒）

タスク	ユーザ	システム	経過	完了時刻
データ読み込み	1.53	0.01	1.59	2015/11/18 11:53
形態素解析	24	22.5	46.8	2015/11/18 11:54
品詞フィルタ	12.2	0.05	12.3	2015/11/18 11:54
ldaデータ前処理	39.4	3.12	42.7	2015/11/18 11:55
lda分析	13.1	0.03	13.3	2015/11/18 11:55

【実行時間】30000レコード1000分割シングル...

タスク	ユーザ	システム	経過	完了時刻
データ読み込み	2.26	0.1	2.4	2015/11/18 13:53
形態素解析	92.8	94.9	194	2015/11/18 13:56
品詞フィルタ	39.3	0.12	40.4	2015/11/18 13:57
ldaデータ前処理	319	26.6	356	2015/11/18 14:03
lda分析	39.1	0.1	40.1	2015/11/18 14:03

【実行時間】67249レコード1000分割シングル...

タスク	ユーザ	システム	経過	完了時刻
データ読み込み	1.7	0.04	1.79	2015/11/18 15:07
形態素解析	234	168	413	2015/11/18 15:13
品詞フィルタ	97.5	0.05	99.3	2015/11/18 15:27
ldaデータ前処理	1059	102	1195	2015/11/18 15:47
lda分析	130	0.5	133	2015/11/18 15:50

• 形態素解析の計算所要時間は途中でエラーが起きたため、有効な数値ではない
• 大体30分くらい

実行結果：10カテゴリ

10カテゴリは10000レコードからあまり変化ない。

【実行結果：10カテゴリ】10000レコード1000分割シングル...

V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	V10
コーディネート	こと	月	ブランド	ダイエット	ネイル	-	g	髪	年
コーデ	の	円	円	効果	デザイン	店	材料	ヘア	月
柄	人	日	アイテム	肌	ピンク	東京	大さじ	前髪	映画
スカート	自分	駅	可愛い	美容	柄	営業	個	アレンジ	日本
ワンピース	彼	-	ケース	ケア	色	区	塩	毛	ケーキ
アイテム	いい	.	デザイン	体	可愛い	駅	小さじ	カラー	チョコレート
ニット	ん	分	価格	原因	カラー	都	適量	メイク	世界
デニム	あなた	東京	プレゼント	方法	かわいい	住所	レシピ	顔	限定
シャツ	とき	開催	部屋	脂肪	ゴールド	徒歩	分	スタイル	店
パンツ	女の子	徒歩	アプリ	こと	花	渋谷	砂糖	パーマ	日
トップス	相手	年	商品	脚	春	時間	卵	印象	ホテル
スタイル	女	時間	写真	美	シンプル	カフェ	ｇ	髪型	オープン
色	恋愛	桜	バッグ	マッサージ	ストーン	ランチ	枚	サイド	アメリカ
カジュアル	もの	アクセス	雑貨	成分	ちゃん	定休	バター	色	大阪
スニーカー	男性	料金	かわいい	乾燥	ハート	円	チーズ	カール	旅行
白	私	http	iphone	顔	モチーフ	分	1	先	有名
カラー	これ	スポット	おしゃれ	美肌	夏	.	水	髪の毛	レストラン
丈	それ	線	インテリア	水	ブルー	新宿	牛乳	ショート	神戸
バッグ	何	期間	発売	化粧	ネイルデザイン	電話	0	ヘアスタイル	&
シンプル	ため	市	税込	ため	上品	メニュー	cc	簡単	出演
ジャケット	好き	県	ファッション	運動	ベース	美味しい	トマト	ボブ	期間
春	quot	無料	ショップ	保	ピアス	町	簡単	編み	発売
おしゃれ	香り	場所	もの	健康	フレンチ	店内	野菜	感	フランス
黒	方法	jp	自分	改善	ラメ	パンケーキ	本	ロング	人気
着こなし	多い	デート	機能	筋肉	爪	アクセス	肉	リップ	旅
ブーツ	気	イベント	コスメ	風呂	リボン	ビル	酒	さ	ショップ
靴	女性	イルミネーション	サイト	ビタミン	キュート	料理	粉	黒髪	店舗
シューズ	女子	0	画像	水分	大人	日	糖	三つ	登場
大人	時間	土	財布	毛穴	パステルカラー	銀座	鶏	ピン	歳
印象	気持ち	公園	カード	オイル	アクセサリー	番号	玉ねぎ	眉	海

【実行結果：10カテゴリ】30000レコード1000分割シングル...

V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	V10
クリスマス	ヘア	ダイエット	ネイル	円	肌	月	コーデ	-	大さじ
部屋	髪	こと	柄	香り	メイク	年	コーディネート	駅	g
デート	アレンジ	の	デザイン	税込	化粧	ちゃん	スカート	東京	材料
写真	前髪	人	色	ケーキ	ケア	ブランド	ニット	営業	個
観光	毛	彼	カラー	スイーツ	効果	モデル	柄	区	小さじ
彼	カラー	自分	ピンク	店	髪	さん	ワンピース	店	塩
の	スタイル	あなた	夏	チョコレート	水	.	シャツ	ランチ	適量
旅行	簡単	恋愛	ブランド	限定	乾燥	世界	パンツ	徒歩	分
スポット	顔	男性	可愛い	フルーツ	シャンプー	映画	カジュアル	都	レシピ
脱毛	パーマ	相手	バッグ	アイス	美容	日本	アイテム	住所	ｇ
海	ヘアスタイル	ん	かわいい	味	保	ファッション	スタイル	時間	1
こと	ショート	女	シンプル	美味しい	成分	作品	デニム	カフェ	砂糖
場所	サイド	いい	アイテム	チョコ	洗顔	日	丈	分	卵
イルミネーション	髪型	方法	ゴールド	コーヒー	クリーム	ショップ	トップス	市	0
プレゼント	ボブ	気持ち	おしゃれ	土産	方法	たち	白	定休	枚
人	カール	男	指先	抹茶	ニキビ	デザイン	スニーカー	円	水
アプリ	印象	恋	花	ドリンク	リップ	_	カラー	.	2
カップル	編み	大切	モチーフ	パンケーキ	原因	開催	色	渋谷	トマト
会	ピン	女性	ストーン	クリーム	ファンデーション	アイテム	シンプル	町	cc
インテリア	先	それ	ネイルデザイン	食	マスカラ	彼女	黒	県	牛乳
思い出	三つ	ため	大人	発売	香り	発売	着こなし	日	本
友達	髪の毛	とき	ブルー	月	顔	商品	大人	月	酒
世界	色	時間	上品	香水	こと	イラスト	ジャケット	新宿	バター
女子	ロング	運動	コーディネート	ミルク	オイル	ハロウィン	ブーツ	電話	野菜
ルーム	眉	好き	秋	甘	毛穴	サイト	コート	アクセス	チーズ
素敵	浴衣	モテ	派手	かき氷	まつげ	韓国	カーディガン	メニュー	醤油
島	感	食事	白	お菓子	美	登場	足元	料理	料理
楽しい	リボン	気	カラフル	いちご	口コミ	限定	tシャツ	店内	スープ
サロン	アップ	もの	春	価格	マッサージ	観	ショート	土	肉
ホテル	耳	女の子	パステルカラー	種類	日焼け	アメリカ	パンプス	番号	鶏

【実行結果：10カテゴリ】67249レコード1000分割シングル...

V1	V2	V3	V4	V5	V6	V7	V8	V9	V10
ケーキ	肌	ヘア	メイク	観光	ネイル	ブランド	大さじ	-	彼
スイーツ	効果	髪	リップ	スポット	コーデ	アイテム	g	店	こと
チョコレート	ダイエット	アレンジ	髪	県	コーディネート	.	小さじ	駅	人
フルーツ	ケア	前髪	色	温泉	柄	デザイン	個	ランチ	自分
アイス	化粧	カラー	カラー	月	デザイン	月	適量	東京	の
チョコ	こと	スタイル	肌	市	スカート	円	材料	営業	あなた
味	水	毛	チーク	駅	カラー	年	塩	区	男性
お菓子	原因	ヘアスタイル	唇	海	デニム	ファッション	レシピ	カフェ	恋愛
パン	乾燥	ショート	コスメ	東京	色	世界	分	徒歩	相手
美味しい	方法	ボブ	マスカラ	旅行	カジュアル	プレゼント	枚	円	彼女
コーヒー	の	髪型	美容	世界	アイテム	商品	材	都	恋
限定	洗顔	パーマ	シャンプー	場所	シンプル	日	砂糖	料理	気持ち
店	ニキビ	印象	まつげ	開催	パンツ	アクセサリー	1	メニュー	好き
クッキー	マッサージ	編み	顔	日本	ワンピース	部屋	醤油	住所	女
抹茶	保	サイド	ツヤ	地	シャツ	さん	cc	店内	ん
いちご	体	カール	ピンク	土産	スタイル	可愛い	卵	渋谷	いい
かき氷	成分	簡単	ファンデーション	街	夏	かわいい	料	.	デート
バナナ	美容	三つ	眉	日	ニット	ショップ	ｇ	分	女性
ドリンク	日焼け	感	ナチュラル	公園	トップス	モデル	酒	定休	女の子
ミルク	脚	リボン	目元	パワー	白	発売	水	時間	それ
食	風呂	ピン	パウダー	有名	大人	ちゃん	本	新宿	彼氏
甘	美	先	アイシャドウ	天	ピンク	限定	トマト	席	友達
美味し	対策	顔	ブラシ	年	スニーカー	作品	玉ねぎ	美味しい	私
見た目	オイル	ロング	爪	花火	丈	バッグ	肉	電話	言葉
ん	ため	髪の毛	ケース	町	ホワイト	雑貨	鶏	町	大切
ヨーグルト	汗	可愛い	まつ毛	珠	トレンド	登場	豆腐	野菜	幸せ
ハロウィン	朝	さ	ケア	円	印象	衣装	0	日	男
月	紫外線	浴衣	目	石	着こなし	韓国	2	市	もの
発売	運動	大人	アイメイク	景色	秋	写真	チーズ	銀座	とき
クリーム	毛穴	アップ	印象	時間	感	日本	簡単	レストラン	何

実行結果：15カテゴリ

15カテゴリは結構ばらつくき、レコード件数と精度の相関があるようにも思えない。
感覚的には10カテゴリで良さそう。

【実行結果：15カテゴリ】10000レコード1000分割シングル...

映像？	インテリア	イベント？	レシピ	ファッション	健康	メイク	カフェ情報	スイーツ	恋愛	アクセサリ？	ファッション？	ヘアスタイル	スポット情報	レシピ
.	部屋	プレゼント	g	コーディネート	ダイエット	肌	-	円	こと	ブランド	柄	髪	月	0
アプリ	可愛い	香り	大さじ	コーデ	効果	メイク	東京	チョコレート	の	アイテム	ネイル	ヘア	日	レシピ
&	ケース	誕生	材料	スカート	体	ケア	店	ケーキ	人	ちゃん	色	アレンジ	開催	野菜
quot	雑貨	可愛い	個	ニット	こと	効果	営業	スイーツ	彼	デザイン	ピンク	前髪	円	料理
http	インテリア	もの	小さじ	柄	脂肪	美容	区	価格	自分	モデル	デザイン	毛	スポット	肉
映画	かわいい	日	適量	パンツ	朝	顔	駅	フルーツ	あなた	可愛い	コーディネート	カラー	分	1
年	iphone	の	塩	デニム	食事	化粧	都	チョコ	恋愛	ファッション	カラー	スタイル	駅	美味しい
-	の	香水	分	シャツ	運動	方法	徒歩	限定	男性	円	春	パーマ	年	簡単
モデル	傘	店	ｇ	スニーカー	の	リップ	住所	税込	相手	アクセサリー	ワンピース	髪型	時間	味
ちゃん	収納	自分	砂糖	アイテム	カロリー	脚	渋谷	抹茶	ん	年	かわいい	先	料金	2
jp	もの	ケーキ	枚	トップス	身体	乾燥	時間	アイス	女	月	シンプル	顔	東京	チーズ
写真	デザイン	かわいい	卵	カジュアル	ため	よう	.	味	女性	商品	可愛い	サイド	県	スープ
作品	グッズ	部屋	水	丈	時間	マッサージ	分	香り	恋	人気	白	ショート	デート	具
com	雨	メッセージ	バター	ブーツ	お腹	美	カフェ	いちご	いい	新作	花	ヘアスタイル	温泉	カレー
さん	生活	素敵	cc	スタイル	健康	原因	ランチ	発売	とき	発売	夏	印象	場所	トマト
撮影	ディズニー	写真	1	白	ストレス	クリーム	定休	クリーム	ため	コスメ	スカート	カール	桜	5
美容	おしゃれ	友達	本	ジャケット	体重	水	新宿	桜	私	ピアス	印象	髪の毛	ホテル	ソース
_	ん	クリスマス	牛乳	税込	方法	こと	円	月	それ	かわいい	アイテム	さ	市	サラダ
出演	旅行	画像	レシピ	バッグ	原因	唇	電話	ミルク	大切	大人気	大人	ボブ	期間	ご飯
www	さん	好き	・	着こなし	摂取	の	アクセス	苺	よう	ショップ	コーデ	編み	バス	おいしい
公開	女の子	こと	ml	カラー	ビタミン	保	町	コーヒー	好き	バッグ	ブルー	三つ	海	弁当
月	自分	ん	粉	ワンピース	代謝	マスカラ	日	商品	彼女	モチーフ	おしゃれ	ピン	旅行	材
サロン	壁紙	いい	糖	シューズ	ホルモン	まつげ	線	甘	復縁	限定	レース	ロング	イルミネーション	カロリー
動画	韓国	サプライズ	2	ショート	便秘	成分	銀座	ml	女の子	韓国	上品	簡単	公園	4
twitter	お気に入り	バレンタイン	こしょう	シンプル	睡眠	ため	店内	風味	男	日本	ボーダー	黒髪	イベント	ヘルシー
大学	ルーム	彼	玉ねぎ	黒	量	紫外線	市	バニラ	気	カラー	ゴールド	感	アクセス	鍋
ファッション	ベッド	匂い	人	おしゃれ	腸	チーク	ビル	食	何	登場	ライン	大人	車	鶏
歳	よう	女子	カップ	靴	ん	手	メニュー	アイスクリーム	もの	コレクション	パステルカラー	可愛い	夜景	豚
サイト	素敵	手作り	トマト	色	解消	シャンプー	土	ドリンク	気持ち	注目	カジュアル	アップ	観光	栄養
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【実行結果：15カテゴリ】30000レコード1000分割シングル...

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年	ニット	dvdhttp	カラー	上品	雰囲気	ミネラル	キュート	デザイン	達也	滝	ゼリー	コテ	父	ゲット	通勤	会員	式	トロ	辛	香り	年	簡単	改善	ん	疲れ	乳液	コート	こちら	バス	お金	キャラメル	の	歳	神秘	木	時間	野菜	着	ショップ	海外	秒	可愛く	ビューティー	生クリーム	材	足	足元	限定	バング	後	にんにく	布	大人	キュート	楽しい	コラボ	主人公	フレンチネイル	暖かく	新宿	服	姿	ご飯	黒髪	パーム	channel	ララ	方	ストレート	何	サプライズ	センス	とき	芸能人	おすすめ	瓶	絶景	赤	ん	下駄	タイプ	分	あめ	e	大人	テイラー・スウィフト	保	町	シンプル	パンケーキ	疲れ	っぽ	スヌード	君	可愛く	にんにく	トッピング	多い	美容
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実行コード

実行コード...

# LDA(Latent Dirichlet Allocation)のRパッケージを試してみるスクリプト
#
#   複数のテキストからトピックを抽出する
#
# 参考：
#   トピックモデルによる統計的潜在意味解析 2章後半：http://goo.gl/6Sq3pd
#   RでLDAの一例：http://goo.gl/FsYGZd
#   ggplot2エラー対処法：http://goo.gl/RJJ7gG
#
#

#  ================== パッケージ準備 ==================
  # パッケージインストール
  # install.packages (`RMeCab`, repos = `http://rmecab.jp/R`)
  # install.packages(`lda`)

  # library読み込み
  library(RMeCab)
  library(lda)
  library(reshape2)
  library(ggplot2)
  library(foreach)
  library(doParallel)
  library(tcltk)

#  ================== 定数定義 ==================
  wd <- `C:/Users/tadashi.mori/Google ドライブ/01_R/LDAtest`  #作業ディレクトリ
  path.input <- `テストテキスト.txt`
  filter.wordclass <- `名詞|形容詞`
  filter.ngword <- `[^\?/:-\,\(\)♪【】＜＞<>]`
  sep <- 5000  # 形態素解析分割数
  k <- 10 # トピック数

#  ================== 関数定義 ==================
  # 実行時間記録関数
  write.proctime <- function(time.exec,name.task,proctime){
    tmp = data.frame(タスク = name.task
                        , ユーザ = format(proctime[1], digits = 3)
                        , システム = format(proctime[2], digits = 3)
                        , 経過 = format(proctime[3], digits = 3)
                        , 完了時刻 = Sys.time()
    )
    if(is.null(time.exec)){
      result <- tmp
    } else {
      result <- rbind(time.exec
                      , tmp)
    }
    rownames(result) <- NULL
    return(result)
  }

#  ================== 実行時間集計 ==================
  startT <- proc.time()
  endT <- proc.time()
  time.exec <- NULL

#  ================== 分析データ準備 ==================
  # --- データ読み込み ---
  startT <- proc.time()
  setwd(wd)  # 作業ディレクトリ設定

  # ↓↓↓↓↓↓ 使用データ選択 ここから ↓↓↓↓↓↓
#     # ①テストデータの場合
#     sentence <- read.table(path.input
#                        #, stringsAsFactors=F  #char型にするとRMecabDFでエラーが出るのでファクターのまま
#                        , header = FALSE
#                        , sep = `	`)
#     names(sentence) <- `text`

#     # ②atcosmeデータの場合
#     load(`atcosmeReview.dat`)
#     sentence <- head(sentence,n=1000)
#     sentence[,1] <- as.factor(iconv(sentence[,1]
#                                     ,from=Encoding(sentence[1,1])
#                                     ,to=`cp932`
#                                     )
#                               )

    # ③meryデータの場合
    load(`meryArticle.dat`)
    # sentence <- head(sentence,n=1000)


  # ↑↑↑↑↑↑ 使用データ選択 ここまで ↑↑↑↑↑↑

  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`データ読み込み`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # --- 形態素解析 ---
  startT <- proc.time()
  n <- ceiling(nrow(sentence)/sep)
  sentence.split <- split(sentence,1:n)
  pb <- txtProgressBar(min = 1, max = n, style = 3)

  # 分割して形態素解析し保存
  for(i in 1:n){
    tmp.part <- RMeCabDF(sentence.split[[i]],1)  # 形態素解析実行
    saveRDS(tmp.part,file = paste(`mecabdata`,i,`RData`,sep = ``))  # 作業ディレクトリに保存
    setTxtProgressBar(pb, i) # プログレスバー更新
  }

  # 保存したデータを読み込みマージ
  tmp <- NULL
  for(i in 1:n){
    tmp.part <- NULL
    tmp.part <- readRDS(paste(`mecabdata`,i,`RData`,sep = ``))  # 保存したファイルを読み込み
    tmp <- c(tmp,tmp.part)
  }

  # マージデータを保存
  saveRDS(tmp,file = `mecabmerge.RData`)

#   # 分散処理準備
#   n <- nrow(sentence)/1000  # コア数を繰り返し回数にセット
#   registerDoParallel(detectCores())  # コア数をセット
#   sentence.split <- split(sentence,1:n)  # データをコア数分割
#
#   # 分散処理
#   tmp.list <- foreach(i=1:n
#                  , .export = ls(envir=parent.frame())
#                  , .packages = `RMeCab`
#                  ) %dopar% {
#                    try(RMeCabDF(sentence.split[[i]],1))
#                  }
#   # 結果マージ
#   tmp <- NULL
#   for(i in 1:n){ tmp <- c(tmp,tmp.list[[i]]) }

  endT <- proc.time()
  time.exec <- write.proctime(time.exec,`形態素解析`,endT-startT)  # <実行時間記録>

  # --- 品詞フィルタ ---
  startT <- proc.time()
  #
  tmp.vec <- unlist(
    lapply(tmp
           ,function(x
                     ,filter.wc = filter.wordclass
                     ,filter.ngw = filter.ngword
                     )
             {
             z <- x[grep(filter.wordclass,names(x))]  # filter.wordclassで指定した品詞を抽出
             z <- z[grep(filter.ngword,z)]  # filter.ngwordでNGワードを排除
             z <- z[grep(`[^0-9]`,z)]  # 数字を排除
             result <- paste(z
                             , sep = ``
                             , collapse = ` `
             )  # ベクトルから文字列へ変換