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ウェイ(18)がビッグデータで導く†最強英会話フレーズ300選†

†最強英会話フレーズ300選†

英会話してる時に、
「あれ??言いたいことが口から出てこない...やばい」 ってシチュエーション、結構ありませんか?

このビッグデータで日常英会話をを分析した「最強英会話フレーズ300選」さえあれば、英語で言いたいことがスラスラ話せる!
最悪、アメリカで一文無しになっても生存できる英語力が手に入るはずです。

きっかけ

Chris(日本語二年目)「What the hell. Japanese is really freaking vague!(ふざけんな、この日本語とかいう言語難し過ぎだろw)」
ウェイ「Really?? Why are you confused?(まじ?どこらへんがわからないんだよ)」
Chris「For example, irregular verbs are. What's the difference between Infinitive and Negative...(不規則な動詞とかがよくわからない...)」
ウェイ「What's them I don't know completely!(なんだそれw?おれにもわからんw) 」

Chrisくんは日本に留学して、困らない日本語力を身に付けたいそうです。
そのために、

英会話フレーズを使われている順番に並べ、日本語と対にしてみました。

そうすれば、
英語圏で暮らしている人は、すぐに言いたい表現を見つけられ、
日本人も現地で使われている実用的な英会話フレーズを身に着けられるはずです。

How to create?

ビッグデータに含まれる英会話フレーズをカウントし、頻度順に並べました。

1.ビッグデータを取得

JESCは、スタンフォード大学、グーグルブレインなどの研究成果で 、400万文くらいの字幕を日英対応させることで構築されてます。
このビッグデータの特徴的なことは、

  • 日英対訳コーパスの中で最大規模
  • インターネット上からクロールされた映画とTV番組の字幕データをベースにしている
  • 口語を主に対象としている ※通常は文語

口語がビッグデータのベースなので、会話表現が豊富かなと思って採用しました。

データの中身はこんな感じです。

日本語:言い換えると 電気でもって電気を制しているのです
英語:in other words, we're treating electricity with electricity

日本語:混沌を光に変える使者 現れろ カオスナンバーズ39。
英語:changing messenger from chaos into light, appear chaos numbers 39.

2.会話表現をウェブスクレイピング

会話フレーズは、時代とともに変わりゆくので、現在使われている表現を採用しました。
使いやすくてまとまっているデータがなかったので、uKnowという英語のフレーズに関しての質問を専門家やネイティブスピーカーに質問できるとサイトを、ウェブスクレイピング(データを取ってくる)しました。
なるべくサーバーに負担をかけないよう心がけました。
nav_logo.png
データの中身はこんな感じです。

日本語:とっても楽しかった
英語:I had a good time!

日本語:いい女はいた?
英語:Did you find any nice chicks?

uKnow_crawl.py
import pandas as pd
import pickle
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

# 質問のURLを集める
original_url = 'https://eikaiwa.dmm.com/uknow/daily_conversation/page:'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
all_questions = []
for i in range(1,10000):
    url = original_url + str(i)

    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
    except:
        print(i)
        break # 最終ページまで

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    a_ = soup.find_all('div', class_='container-padding border-all-solid link')
    questions = [a.find_all('a')[0].get('href') for a in a_]
    for question in questions:
        all_questions.append(question)

dic = {
    'questions' : all_questions
}
df = pd.DataFrame(dic)

# それぞれの質問の日英会話表現を集める
original_url = "https://eikaiwa.dmm.com"
all_japanese = []
all_english = []
all_url = []

for index, row in df.iterrows():

        url = original_url + row[0]

        response = requests.get(url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # 英語
        try:
            english = soup.find('span', class_='answer').text
        except:
            continue

        # 日本語
        try:
            japanese = soup.find_all('h1', id="question-title")[0].text.split("って英語で")[0]
        except:
            continue

        all_url.append(url)
        all_english.append(english)
        all_japanese.append(japanese)

df = pd.DataFrame({'english': all_english,
                   'japanese': all_japanese,
                   'url': all_url})

df.to_csv('./uKnow2.csv')

3.データの整形

1と2で取得したデータを、使いやすいように整形しました。

主に
* 省略形 that's -> that is
* 小文字にする You are Awesome -> you are awesome
* 数字や記号を消す wow! -> wow
を同じフォーマットにまとめました。

そうすると、
「Shine the light on me from below.」 -> 「shine the light on me from below」(大文字とピリオドがなくなった)
「I'll try my best!」 -> 「i will try my best」(I'll -> i will、!がなくなった)

format.py
# rankingを作る前の前処理
import re
import pickle
import time
import json

import pandas as pd

# 読み込み

# JESC
# 1.ビッグデータを取得で手に入れたのもの
with open('./JESC/en', 'r') as f:
    JESC = f.readlines()

# uKnow
# 2.会話表現をウェブスクレイピングで手に入れたもの
uKnow_df = pd.read_csv(open('./uKnow.csv','rU'), encoding='utf-8', engine='c', index_col=0)

with open('./omission.json', 'r') as f:
    # 省略形の辞書、ここにおいておきます
    # https://github.com/pigiipanku/qiitaCasualJapanese/blob/master2/omission.json
    omission_dict = json.load(f)

# データ整形
# JESC
new_JESC = []
print("JESC:", len(JESC))
for JESC_row in JESC:

    # 小文字にする
    JESC_row = str(JESC_row).lower()

    # 省略形を正規化
    for key, value in omission_dict.items():
        JESC_row = JESC_row.replace(key, value)

    JESC_words = JESC_row.split(' ')
    JESC_replace_words = []

    for JESC_word in JESC_words:
        # 0~9.,?!などを消す
        JESC_word = re.sub(r"[^a-zA-Z']", "", JESC_word)

        # 空文字じゃなかったら入レル
        if JESC_word:
            JESC_replace_words.append(JESC_word)

    # 置き換える
    new_JESC.append(" ".join(JESC_replace_words))

print("new_JESC", len(new_JESC))
with open('./format_data/JESC_en', 'w') as f:
    for JESC_row in new_JESC:
        f.write(JESC_row + "\n")

# uKnow
new_uKnow = []
print("uKnow:", len(uKnow_df))
for index, uKnow_row in uKnow_df.iterrows():

    # 小文字にする
    uKnow_row = str(uKnow_row[0]).lower()

    # 省略形を正規化
    for key, value in omission_dict.items():
        uKnow_row = uKnow_row.replace(key, value)

    uKnow_words = uKnow_row.split(' ')
    uKnow_replace_words = []

    for uKnow_word in uKnow_words:
        # 0~9.,?!などを消す
        uKnow_word = re.sub(r"[^a-zA-Z']", "", uKnow_word)

        # 空文字じゃなかったら入れる
        if uKnow_word:
            uKnow_replace_words.append(uKnow_word)

    # 置き換える
    uKnow_df.at[index, 'english'] = " ".join(uKnow_replace_words)

print('new_uKnow', len(uKnow_df.drop_duplicates(subset='english')))
uKnow_df.to_csv('./format_data/uKnow.csv')

4. ビッグデータ(JESC)から会話フレーズ(uKnow)をカウントする

ビッグデータから、uKnowの会話フレーズをカウントしました。

会話表現「in other words」をカウントするときは

ビッグデータ(300万文以上)
in other words we're treating electricity with electricity」
+1

「changing messenger from chaos into light appear chaos numbers」
+0

in other words people in my family live long lives」
+1

こんな感じでカウントしていきます。

ranking.py
# rakingを作成
import re
import pickle
import time

import pandas as pd

# 読み込み

# JESC
with open('./format_data/JESC_en', 'r') as f:
    JESC = f.readlines()

# uKnow
uKnow_df = pd.read_csv(open('./format_data/uKnow.csv','rU'), encoding='utf-8', engine='c', index_col=0)

# 数える
# uKnow_row
count_list = []
for uKnow_row in uKnow_df.itertuples():
    count = 0
    uKnow_words = str(uKnow_row[1]).split(' ')  # english
    uKnow_words = [uKnow_word.lower() for uKnow_word in uKnow_words]
    # JESC_row
    for JESC_row in JESC:
        i = 0
        JESC_words = JESC_row.split(' ')
        # JESC_word
        for JESC_word in JESC_words:
            # もしその単語が存在していたら、iをインクリメントしていく。違うのが間に混じっていたらもう一度0からにする
            if JESC_word == uKnow_words[i]:
                i += 1
                # 一致したらcountをインクリメント
                if len(uKnow_words) == i:
                    count += 1
                    i = 0
                    continue
            else:
                i = 0

    count_list.append(count)
    print(uKnow_row, count)

with open('count_list.pickle', 'wb') as f:
    pickle.dump(count_list, f)

# dfにカウントを追加
uKnow_df['count'] = count_list

sentence = []
# ちゃんと文になっているかどうかを確認する
for index, row in uKnow_df.iterrows():
    words = row['english'].split()
    print(words)
    # 1語の時に、文章になっているかを判断する
    if len(words) == 1:
        sentence.append(False)
    else:
        sentence.append(True)

# senteceかどうかを追加
uKnow_df['sentence'] = sentence

# countでソート
uKnow_df = uKnow_df.sort_values(by=["count"], ascending=False)

# 重複を削除
uKnow_df = uKnow_df[~uKnow_df.duplicated(subset=['english'], keep='first')]

# 保存
uKnow_df.to_csv('./format_data/uKnow2.csv')

5.最強英会話フレーズランキング完成

英会話フレーズとして使えないものを削除して、完成!
32000位 まであるので、とりあえず10位まで表示しておきます。
ここからダウンロードできます。

rank english japanese url count(out of 4M)
1 what あれ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/6669/ 167253
2 that's それは~ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52222/ 78820
3 how どうやって https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/48135/ 56362
4 are you そうなの? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/33506/ 52029
5 when いつ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/53271/ 48868
6 well うーん https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/41676/ 46662
7 right でしょ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/45454/ 44673
8 really マジで https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/38224/ 35458
9 because だから https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/17444/ 34510

1位の「what」、2位の「that's(that is)」、3位の「how」は、
相手に対して、「What?(何のこと?)」, 「How?(どうやって?)」と一言でも使えますし、文章を組み立てるときにも使うので、上位になるのは納得です。

面白いのは、
「well(えーと...)」、「right(それな!)」、「really(マジ?)」が6、7、8位になっている点です。
英語でも日本語でも(おそらくほとんどの言語で)、言うことに詰まったり、同意を求めるフレーズは上位に位置してそうです。

高校生は「それな!」と「マジ?」で5割は会話が成立してるので(自分調べ)、「right」と「really」さえ覚えておけば、英語のコミュニケーションは現地の高校生とやっていけると確信しています。

これで、
英語圏で暮らしている人は、すぐに言いたい表現を見つけられ、
日本人も現地で使われている実用的な英会話フレーズを身に着けられるはずです。

開発したサービス

この最強英会話フレーズランキングを効果的に覚えられるように単語帳(日英)アプリをReactNativeでつくってみました。
英語学習者も日本語学習者も使えます。

日本語学習者(意外にも世界各地にいる)はアニメ・漫画に触発され、日本語の勉強を決意する人が多いらしいので、
声優さんにお願いして、日本語の発音を録音してもらいました。

こんな感じでアニメの女の子が日本語を喋ってくれます。

s_japanese2.png
iOS:ダウンロード
Android:ダウンロード

配信してみると、
アメリカからダウンロード数が最も多く、、世界各地から広くダウンロードされてるみたいです。

†最強英会話フレーズ300選†

最後に、†最強英会話フレーズ300選†を載せます。
これさえ覚えておけば、英語のコミュニケーションはマスターできるはずです。

rank english japanese url count(out of 4M)
1 what あれ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/6669/ 167253
2 that's それは~ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52222/ 78820
3 how どうやって https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/48135/ 56362
4 are you そうなの? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/33506/ 52029
5 when いつ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/53271/ 48868
6 well うーん https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/41676/ 46662
7 right でしょ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/45454/ 44673
8 really マジで https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/38224/ 35458
9 because だから https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/17444/ 34510
10 yeah イェーイ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/38866/ 31004
11 you know 〜だけにね https://eikaiwa.mm.com/uknow/questions/46425/ 30956
12 hey ねーねー https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/421/ 28770
13 let's ぜひやりましょう! https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/23227/ 28256
14 have to ~しないといけない https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/26758/ 25787
15 please おねがい https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/3966/ 22643
16 yes りょうかい https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/9681/ 22247
17 okay とりま https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/5155/ 21462
18 for the の場合は https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/56219/ 19839
19 i think ~だと思うよ。 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/8839/ 18105
20 sorry え、いま何て言った? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/7898/ 18099
21 i know あるある~ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/63412/ 17615
22 help 助けて https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/60447/ 16004
23 thank you ありがとう https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/25620/ 13233
24 kind of ~気味 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/182/ 12753
25 a lot いろいろあってー、 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/39487/ 11006
26 ah あっ! https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52901/ 10048
27 there is 〜がある https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/53511/ 9487
28 and then それで https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/56179/ 9437
29 come on 素直になりなよ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/51048/ 9408
30 like a ~のような https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/59721/ 9354
31 great すごい https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/46125/ 9337
32 the first 一番目の https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/59756/ 9130
33 trying to ~しようとしてる https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/30289/ 8891
34 i mean って言うか https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/34795/ 8394
35 i am sorry ごめんなさい https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/54075/ 8391
36 a lot of たくさん https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52964/ 7648
37 of course 当然 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/7105/ 7162
38 you should ~すればいいよ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/41066/ 6841
39 thanks ありがとう https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/43876/ 6808
40 probably 多分 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/33920/ 6376
41 see you また会おう https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/44667/ 5269
42 used to 昔は~だった https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/41853/ 5058
43 together 一緒に https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52139/ 4958
44 let's go 出発しよう! https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/23996/ 4810
45 more than 以上 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/9423/ 4796
46 whatever どうでもいいよ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/6020/ 4701
47 i see うんうん https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/7641/ 4548
48 what happened 何かあったの https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/10485/ 4521
49 exactly 正確に https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/44868/ 4480
50 because of のせいで https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/45701/ 4389
51 what are you doing 何やってんだよ〜 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/35368/ 4343
52 hello こんにちは https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/53699/ 4302
53 so what からの〜 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/1159/ 4217
54 no one 誰一人として https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/15834/ 4212
55 how to ~の使い方 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/17253/ 4192
56 you know what これ知ってるかな~、 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/32419/ 3838
57 at least せめて~くらいは https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/44917/ 3751
58 welcome ようこそ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/38183/ 3699
59 i need to ~する必要がある https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52160/ 3533
60 try to ~心がける https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/49956/ 3507
61 a bit ちょっと~ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/29928/ 3418
62 right now 今すぐに https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/12709/ 3381
63 i like 良い感じだね https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/52776/ 3263
64 sort of まぁそんなかんじかな https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/45710/ 3250
65 what a なんて〜なの https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/5859/ 3205
66 how much いくら https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/35129/ 3153
67 like that そんな感じです https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/18176/ 3125
68 do you have ここに~はありますか。 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/32221/ 3123
69 what's it なにそれ? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/31915/ 3103
70 should have ~すればよかった https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/3261/ 3085
71 wow すごいね https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/7120/ 3049
72 i have got ~なら持っています https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/48555/ 3004
73 deal それでお願い https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/21813/ 2986
74 not really そうでもないかな https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/7586/ 2922
75 what kind of どんな種類の〜 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/57829/ 2861
76 perhaps そうかもね https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/7829/ 2853
77 why do not you なぜ〜しないの https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/27118/ 2751
78 ask 問いかける https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/16235/ 2729
79 where are you 今どこにいる https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/6946/ 2707
80 a couple カップル https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/42460/ 2696
81 it's like 例えると〜って感じ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/38981/ 2673
82 should i ~すべきですか? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/665/ 2669
83 as far as I know 私の知る限り https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/2798/ 2658
84 excuse me すみません https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/4070/ 2634
85 no way うそでしょ? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/5966/ 2568
86 i am in ~に所属している https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/45945/ 2558
87 take care お元気で https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/38209/ 2528
88 i know you ~なくせに https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/29969/ 2445
89 about to 〜しそう https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/1036/ 2407
90 look like ~風 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/9457/ 2405
91 do not worry 気にしないほうがいいよ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/595/ 2347
92 how long どのくらい時間がかかりますか https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/36320/ 2314
93 that's right オッケー https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/23742/ 2305
94 what's this これはなんですか? https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/2285/ 2305
95 may be もしかしたら https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/35091/ 2302
96 please do 是非是非 https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/33309/ 2297
97 I take care of 世話する https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/51428/ 2247
98 shoot しまった! https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/25826/ 2240
99 the rest of 残りの https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/46241/ 2214
100 however しかし https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/51881/ 2194
101 instead 代わりに~ https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/39071/ 2182
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300 not quite いまいち https://eikaiwa.dmm.com/uknow/questions/3049/ 495
pigiipanku
17歳 高校生|AIやVRなどをウェイ系の自覚を持ってプログラムします。 興味分野: #機械学習
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