はじめに
今回から4本立ての記事を投稿します。
本稿で紹介すること
- Ubuntuのセットアップ ※Ubuntu 18.04.4 LTS
- 前処理用ツールのインストール
- 前処理の実作業（ウィキペディア日本語版のデータベースDUMPファイルの取得・加工）
Wikipedia Extractor - Medialab
GitHub - attardi/wikiextractor: A tool for extracting plain text from Wikipedia dumps
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
なぜUbuntu？
過去、Windowsベースで環境構築とPythonプログラミングを紹介しましたが、、、
本稿の作業で使用するPythonライブラリ、wikiextractorに関して、GitHub上で以下の記載を見つけたためです。
WikiExtractor
WikiExtractor.py is a Python script that extracts and cleans text from a Wikipedia database dump.
The tool is written in Python and requires Python 3 but no additional library. Warning: problems have been reported on Windows due to poor support for StringIO in the Python implementation on Windows.
For further information, see the project Home Page or the Wiki.
MeCabはWindowsでも使えることは知っていたのですが、上述の理由により、データ取得＆前処理をまとめてUbuntuで実施します。
※Ubuntuを選択した理由は、大学時代から慣れ親しんでいるためです。
本稿で紹介しないこと
- Windows10のセットアップ（含むWebブラウザ） ※Windows10 Pro Ver.1909
- VirtualBoxのインストール ※VirtualBox 6.1.10を使用
- Vagrantのインストール ※Vagrant 2.2.9を使用
- Pythonライブラリの使い方
- wikiextractor ※ウィキペディアのデータベースDUMPファイルから記事を平文で抽出するPythonライブラリ
- mecab ※自然言語の文書ファイルを形態素解析（分かち書き）するPythonライブラリ
Oracle VM VirtualBox
Vagrant by HashiCorp
【まとめ】Vagrant コマンド一覧
データ取得＆前処理編
Ubuntuのセットアップ
まずはVagrantプラグインを導入します。
今回、仮想OSで扱うデータ量が多いため、Diskサイズを大きくすべく、2つ目のvagrant-disksizeを使います。
3つ目のvagrant-proxyconfは職場とか社内ネットワーク（プロキシ環境）でVagrantを利用する場合は必須です。
> vagrant plugin install vagrant-vbguest
> vagrant plugin install vagrant-disksize
> vagrant plugin install vagrant-proxyconf
以下、筆者の環境における、各VagrantプラグインのVer.情報です。
> vagrant plugin list
vagrant-disksize (0.1.3, global)
vagrant-proxyconf (2.0.8, global)
vagrant-vbguest (0.24.0, global)
次に、Vagrantの設定ファイルを準備します。
以下、今回の環境構築で使ったVagrantの設定ファイルです。
Vagrantfile
# -*- mode: ruby -*-
# vi: set ft=ruby :
Vagrant.configure("2") do |config|
config.vm.box = "ubuntu/bionic64"
config.vm.box_download_insecure = true
config.vm.box_version = "20200525.0.0"
config.vm.hostname = "ubuntu18"
config.vm.box_check_update = false
config.vm.network "forwarded_port", guest: 8888, host: 10088
config.vm.network "private_network", ip: "100.0.0.5"
config.disksize.size = '50GB'
config.vm.provider "virtualbox" do |vb|
vb.gui = false
vb.cpus = "8"
vb.memory = "16384"
end
end
最後、VagrantでOSのセットアップ処理を流します。
> vagrant up
（省略）
==> default: Machine already provisioned. Run `vagrant provision` or use the `--provision`
==> default: flag to force provisioning. Provisioners marked to run always will still run.
程なくすると、OSセットアップが完了します。
SSHログオンしてみます。
> vagrant ssh
Welcome to Ubuntu 18.04.4 LTS (GNU/Linux 4.15.0-101-generic x86_64)
* Documentation: https://help.ubuntu.com
* Management: https://landscape.canonical.com
* Support: https://ubuntu.com/advantage
System information as of Sat Aug 8 05:19:07 UTC 2020
System load: 0.0 Processes: 147
Usage of /: 32.3% of 48.41GB Users logged in: 0
Memory usage: 1% IP address for enp0s3: 10.0.2.15
Swap usage: 0% IP address for enp0s8: 100.0.0.5
* Are you ready for Kubernetes 1.19? It's nearly here! Try RC3 with
sudo snap install microk8s --channel=1.19/candidate --classic
https://microk8s.io/ has docs and details.
30 packages can be updated.
0 updates are security updates.
*** System restart required ***
Last login: Sat Aug 8 04:01:36 2020 from 10.0.2.2
vagrant@ubuntu18:~$
前処理用ツールのインストール
デフォルトだと、Ubuntu 18にはPython 3.6.9が導入されている。
vagrant@ubuntu18:~$ python3 -V
Python 3.6.9
必要なツール群を以下のコマンドでインストール。
# PIPのインストール&アップグレード
sudo apt install python3-pip
python3 -m pip install pip -U
# wikiextractorのインストール
python3 -m pip install wikiextractor
# mecabのインストール（本体と、Pythonインターフェース）
sudo apt-get install -y mecab libmecab-dev mecab-ipadic
sudo apt-get install -y mecab-ipadic-utf8
sudo apt-get install -y libc6-dev build-essential
python3 -m pip install mecab-python3
前処理の実作業
大きく、3ステップです。
- ウィキペディア日本語版のデータベースDUMPファイルをDownload
- データベースDUMPファイルから記事を平文で抽出
- 記事を分かち書き
1. ウィキペディア日本語版のデータベースDUMPファイルをDownload
公開されているファイル群から、「jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2」をDownload。
Wikipedia:データベースダウンロード
Index of /jawiki/latest/
（本稿執筆、2020/08/08時点）
2. データベースDUMPファイルから記事を平文で抽出
wikiextractorのヘルプを参照してみる。
vagrant@ubuntu18:~$ python3 -m wikiextractor.WikiExtractor --help
usage: WikiExtractor.py [-h] [-o OUTPUT] [-b n[KMG]] [-c] [--json] [--html]
[-l] [-s] [--lists] [-ns ns1,ns2]
[--templates TEMPLATES] [--no_templates] [-r]
[--min_text_length MIN_TEXT_LENGTH]
[--filter_disambig_pages] [-it abbr,b,big]
[-de gallery,timeline,noinclude] [--keep_tables]
[--processes PROCESSES] [-q] [--debug] [-a]
[--log_file LOG_FILE] [-v]
[--filter_category FILTER_CATEGORY]
input
Wikipedia Extractor:
Extracts and cleans text from a Wikipedia database dump and stores output in a
number of files of similar size in a given directory.
Each file will contain several documents in the format:
<doc id="" revid="" url="" title="">
...
</doc>
If the program is invoked with the --json flag, then each file will
contain several documents formatted as json ojects, one per line, with
the following structure
{"id": "", "revid": "", "url":"", "title": "", "text": "..."}
Template expansion requires preprocesssng first the whole dump and
collecting template definitions.
positional arguments:
input XML wiki dump file
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--processes PROCESSES
Number of processes to use (default 7)
Output:
-o OUTPUT, --output OUTPUT
directory for extracted files (or '-' for dumping to
stdout)
-b n[KMG], --bytes n[KMG]
maximum bytes per output file (default 1M)
-c, --compress compress output files using bzip
--json write output in json format instead of the default one
Processing:
--html produce HTML output, subsumes --links
-l, --links preserve links
-s, --sections preserve sections
--lists preserve lists
-ns ns1,ns2, --namespaces ns1,ns2
accepted namespaces in links
--templates TEMPLATES
use or create file containing templates
--no_templates Do not expand templates
-r, --revision Include the document revision id (default=False)
--min_text_length MIN_TEXT_LENGTH
Minimum expanded text length required to write
document (default=0)
--filter_disambig_pages
Remove pages from output that contain disabmiguation
markup (default=False)
-it abbr,b,big, --ignored_tags abbr,b,big
comma separated list of tags that will be dropped,
keeping their content
-de gallery,timeline,noinclude, --discard_elements gallery,timeline,noinclude
comma separated list of elements that will be removed
from the article text
--keep_tables Preserve tables in the output article text
(default=False)
--filter_category FILTER_CATEGORY
specify the file that listing the Categories you want
to include or exclude. One line for one category.
starting with: 1) '#' comment, ignored; 2) '^'
exclude; Note: excluding has higher priority than
including
Special:
-q, --quiet suppress reporting progress info
--debug print debug info
-a, --article analyze a file containing a single article (debug
option)
--log_file LOG_FILE path to save the log info
-v, --version print program version
以下、今回用いたコマンドです。
約500MBのファイルサイズで複数のファイルが出力されるので、1つのファイルに集約します。
元のデータベースDUMPファイルが2.95GBに対し、抽出結果の平文ファイルは4.81GBでした。
python3 -m wikiextractor.WikiExtractor jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 --lists --output wikiext --processes 8 --bytes 500M
cat wikiext/*/* > jawiki.txt
3. 記事を分かち書き
mecabのヘルプを参照してみる。
vagrant@ubuntu18:~$ mecab --help
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
Copyright(C) 2001-2012 Taku Kudo
Copyright(C) 2004-2008 Nippon Telegraph and Telephone Corporation
Usage: mecab [options] files
-r, --rcfile=FILE use FILE as resource file
-d, --dicdir=DIR set DIR as a system dicdir
-u, --userdic=FILE use FILE as a user dictionary
-l, --lattice-level=INT lattice information level (DEPRECATED)
-D, --dictionary-info show dictionary information and exit
-O, --output-format-type=TYPE set output format type (wakati,none,...)
-a, --all-morphs output all morphs(default false)
-N, --nbest=INT output N best results (default 1)
-p, --partial partial parsing mode (default false)
-m, --marginal output marginal probability (default false)
-M, --max-grouping-size=INT maximum grouping size for unknown words (default 24)
-F, --node-format=STR use STR as the user-defined node format
-U, --unk-format=STR use STR as the user-defined unknown node format
-B, --bos-format=STR use STR as the user-defined beginning-of-sentence format
-E, --eos-format=STR use STR as the user-defined end-of-sentence format
-S, --eon-format=STR use STR as the user-defined end-of-NBest format
-x, --unk-feature=STR use STR as the feature for unknown word
-b, --input-buffer-size=INT set input buffer size (default 8192)
-P, --dump-config dump MeCab parameters
-C, --allocate-sentence allocate new memory for input sentence
-t, --theta=FLOAT set temparature parameter theta (default 0.75)
-c, --cost-factor=INT set cost factor (default 700)
-o, --output=FILE set the output file name
-v, --version show the version and exit.
-h, --help show this help and exit.
以下、今回用いたコマンドです。
仮想OSには8コア／16GBを割当て起動しているので、バッファサイズをデフォルトの16倍で指定しました。
抽出結果の平文ファイルは4.81GBに対し、抽出結果の分かち書きファイルは5.71GBでした。
mecab -b 131072 -Owakati jawiki.txt -o jawiki_wakati.txt
まとめ
ウィキペディアのデータを取得して、前処理（分かち書き）する方法を紹介。