Word2VecでTwitterでの理科大のイメージを調べてみた。

すること

• Twitter APIでツイートを取得
• Mecabに単語を追加
• Word2Vecをつかう

Twitter APIでツイートを取得

もともとあったrubyのスクリプトを使いました。

# gem install twitter
require "twitter"

client = Twitter::REST::Client.new do |config|
  config.consumer_key        = ""
  config.consumer_secret     = ""
  config.access_token        = ""
  config.access_token_secret = ""
end

@result = client.search("理科大").take(10000)

File.open("tus.csv", 'w') do |file|
  @result.each do |tweet|
    file.write(tweet.text.gsub(/(\s)/,""))
    file.write("\n")
  end
end

csvファイルができます。
トークンの取得とかはたくさん記事があるので割愛します。

Mecabに単語を追加

cd /usr/local/lib/mecab/dic
mkdir userdic
cd userdic
touch tus.csv
echo '理科大,,,1,名詞,一般,*,*,*,*,リカダイ,リカダイ,リカダイ' >> tus.csv

# コンパイル
/usr/local/Cellar/mecab/0.996/libexec/mecab/mecab-dict-index \
-d /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic \
-u tus.dic \
-f utf-8 \
-t utf-8 tus.csv

#　Enter押すとコンパイルされる

reading tus.csv ... 1
emitting double-array: 100% |###########################################| 

done!

# pathを通す

vi /usr/local/etc/mecabrc
# 生成されたdicがあるところを指定
userdic = /usr/local/lib/mecab/dic/userdic/tus.dic

word2vec

# coding: UTF-8
import pandas as pd
import numpy as np
import MeCab

tweets = pd.read_csv('/Users/Hiroto/git/scripts/tus.csv').tweet

# 分かち書きしたファイルを作成
wakati = ""
for tweet in tweets:
    mt = MeCab.Tagger("-Owakati")
    wakati = wakati + mt.parse(tweet)

f = open('tus_wakati.txt', 'w')
f.write(wakati)
f.close()

# word2vec
from gensim.models import word2vec
data = word2vec.Text8Corpus('tus_wakati.txt')
model = word2vec.Word2Vec(data, size=100)

本題の類似度

out=model.most_similar(positive=[u'理科大'],topn= 100)
for x in out:
    print(x[0],x[1])

単語	類似度
ね	0.9801737666130066
う	0.9679325222969055
世の中	0.9637500643730164
不平等	0.9604602456092834
よー	0.9603763818740845
そ	0.9602923393249512
です	0.9574853181838989
そういう	0.9568058252334595
笑	0.9534944295883179
闇	0.9462004899978638
！	0.9435620307922363
？	0.9433774948120117
生	0.942541241645813
から	0.9420970678329468
いい	0.9348764419555664
よ	0.9348678588867188
。	0.9291704893112183
感じ	0.929074764251709
め	0.9288586378097534
一緒	0.9273968935012817
Twitter	0.9265207052230835
だ	0.9249017238616943
密会	0.9227114915847778
てる	0.9216452836990356
行き	0.9207674264907837
神	0.9192628264427185
頑張っ	0.918117880821228
あー	0.9180813431739807
いや	0.9164369106292725
わけ	0.9164099097251892
わか	0.9158462882041931
わかっ	0.915264368057251
)	0.913904070854187
は	0.9111155867576599
おいしい	0.9105844497680664
な	0.9098367691040039
人	0.909660816192627
クソ	0.9095121622085571
で	0.907973051071167
なら	0.906628429889679
意味	0.9065468311309814
上智	0.905195415019989
か	0.9034873247146606
やつ	0.9014643430709839
いけ	0.8999437689781189
って	0.8993074893951416
飲み	0.8984052538871765
march	0.8983776569366455
言わ	0.8976813554763794
た	0.8964160680770874
よく	0.896243691444397
食べ	0.8960259556770325
みたい	0.8957585096359253
子	0.8946411609649658
よろしく	0.8943185806274414
たい	0.8941484689712524
見事	0.893967866897583
シマウマ	0.8935203552246094
すぎ	0.8934850692749023
お前	0.8934849500656128
イルミネーション	0.8927890062332153
行く	0.8927274942398071
イチ	0.8926646709442139
いる	0.8919773697853088
算数	0.8915943503379822
(	0.8915064930915833
なぜ	0.8907312154769897
文系	0.8906354904174805
ん	0.8897289037704468
ー	0.8896894454956055
ええ	0.8896220922470093
部	0.8895649313926697
K	0.8881763219833374
思い	0.8881138563156128
わから	0.8880779147148132
校	0.8879990577697754
のに	0.8878818154335022
事件	0.8878498077392578
お願い	0.8875197172164917
知っ	0.8871732354164124
いわ	0.8870071172714233
性格	0.8869134187698364
なあ	0.8867558240890503
早慶	0.8866025805473328
是非	0.8860080242156982
だろ	0.8857483267784119
が	0.8853344321250916
止め	0.8850265145301819
歳	0.8849031925201416
k	0.884624719619751
どれ	0.8840593695640564
や	0.8840340971946716
住ん	0.883965253829956
割	0.8836942911148071
ぜひ	0.8836302757263184
泣い	0.8831743597984314
yumalaonvae	0.883036196231842
o	0.8830046653747559
ノート	0.8829131126403809
なんで	0.8827589154243469

不平等、闇あたりが理科大っぽい
「密会」と「シマウマ」ってなんなんですかね、、、、、

まとめ

• ツイートのゴミを除去していないからうまくできていない(かもしれない)
• 取得ツイート数が少ない(今回は1696ツイート)
• rubyのコードで1万にしても1696ツイートしか取得できなかった。
• 「留年」とか「単位」とか出て欲しかった