前回の続きです。
ツイッターで検索するワードは、自動車メーカー3社（トヨタ・日産・ホンダ）の社名と合わせ、昨今話題の「自動運転」が同時にツイートされているものを対象としました。
やりたいこと・処理の流れ
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概要
- 収集したツイートデータを適宜整形・加工し、形態素解析を行う
- 品詞ごとの頻度集計を行い、ワードクラウドとしてプロットしてみる
- 単語間の係り方を図示すべく、n-gram集計(今回はn=2)し、共起ネットワークを描いてみる
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前提
- MeCabやimportする各種ライブラリのインストールが済んでいること
- PythonとMeCabの連携、Pythonバインディングのインストールが済んでいること
- お好みでシステム辞書の拡張(mecab-ipadic-neologd)、ユーザー辞書の作成・コンパイルが済んでいること
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完成イメージ
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日別推移
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ワードクラウド
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共起ネットワーク
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参考サイト
コードと出力結果
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前処理
- 収集したツイートのうち、重複ツイートが存在する可能性があるためユニークにする
※単一ツイート内でトヨタ・日産・ホンダのいずれか2つ以上をツイートしたものは重複して取得しているため
# pickleファイルをロード raw_tweetlog = pd.read_pickle('./raw_tweetlog.pkl') # 同一ツイートを重複して取得しているため、ツイートidのユニークなDataFrameを作成（TARGET_WORDS（メーカー名）ごとのフラグも集約） dupulicate_target = 'id' uniqueflag_df = raw_tweetlog[raw_tweetlog.duplicated(subset=dupulicate_target, keep=False)].\ groupby(dupulicate_target).agg( {'トヨタ': lambda x: True if sum(x) > 0 else False, '日産': lambda x: True if sum(x) > 0 else False, 'ホンダ': lambda x: True if sum(x) > 0 else False}).reset_index() # ユニークなDataFrameを参照してツイートがあれば各TARGET_WORDのフラグを上書き、新たなDataFrameを作成 df = raw_tweetlog.merge(uniqueflag_df, on=[dupulicate_target], how='left', suffixes=('_','')) target_word = ['トヨタ', '日産', 'ホンダ'] for target in target_word: df[target] = df[target].fillna(df[target+'_']) df = df.drop(target+'_', axis=1) df.drop_duplicates(subset=dupulicate_target, inplace=True)- ツイート日時のフォーマット変換と、ツイート内のターゲットとなる社名数をカウント
df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at'], format='%Y-%m-%d') df['target_count'] = df.apply(lambda x: sum(x[['トヨタ', '日産', 'ホンダ']]), axis=1) - 収集したツイートのうち、重複ツイートが存在する可能性があるためユニークにする
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形態素解析
- MeCabを使って解析
def mecab_list(sentence): # ユーザー辞書とシステム辞書がある場合は指定 tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen -u /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic/user_dic.dic -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd') tagger.parse('') node = tagger.parseToNode(str(sentence)) word_class = [] type_of_word_class = [] # 除外ワードがある場合は指定する stopwords = ['し', 'する', 'こと', 'てる', 'ん', 'の', 'て', 'なっ', 'れ', 'さ', 'なる', 'そう', 'い', 'さん',\ 'co', 'https', 't', '思っ', 'いる', 'くる', 'ー', 'みたい', '見', '出', '方', '事', '何',\ '中', 'ある', 'とき', '人', '私', 'ため'] target_wclass = ['名詞', '動詞', '形容詞'] # 抽出したい品詞を指定する while node: # sentenceから表層形と品詞情報の出力 word, wclass = node.surface, node.feature.split(',')[0] # 対象外の表層形を除外、対象の品詞に絞り込み if wclass != u'BOS/EOS' and \ word not in stopwords and wclass in target_wclass: word_class.append(word) type_of_word_class.append(wclass) node = node.next return pd.Series({'morphene': word_class, 'morphene_type': type_of_word_class}) df = pd.concat([df, df['text'].apply(mecab_list)], axis=1) df- 出力結果
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日別推移
- メーカーごとの日別推移を集計
def daily_tweet(title, data): plt.figure(figsize=(8, 6)) temp_df = data.set_index(data['created_at'].map(lambda s: s.strftime('%m/%d'))).\ groupby(level=0).size() plt.bar(temp_df.index, temp_df.values) plt.title(label='"{}" を含むツイート'.format(title)) # ツイート総数 plt.text(x=temp_df.index[-1], y=max(temp_df.values)*0.95,\ s='ツイート総数:'+str(sum(temp_df.values))+'件', ha='center',\ bbox=dict(boxstyle='round', fc='white', alpha=0.3, ec='gray')) # 日別件数 [plt.text(x=temp_df.index[i], y=temp_df.values[i], s=temp_df.values[i], ha='center')\ for i in range(len(temp_df))] plt.show() # メーカーごとのDataFrameを作成 toyota_df = df.loc[df['トヨタ']==True] nissan_df = df.loc[df['日産']==True] honda_df = df.loc[df['ホンダ']==True] for target, data in zip(target_word, [toyota_df, nissan_df, honda_df]): daily_tweet(target, data)
* ホンダ・レジェンド「自動運転で世界初レベル3」のニュースによって、3/24にツイート数が激増 * それに引っ張られる形でトヨタもツイートが増えている（ホンダと比較されている？） * 日産にはほぼ影響を及ぼしておらず、なんなら3/26はツイート数ゼロ-
ワードクラウド
- 同じくメーカーごとにワードクラウドとして描画
# 品詞ごとの頻度をカウント def word_frequency(data): documents = data['morphene'] dct = corpora.Dictionary(documents) # コーパスの中で出現頻度の低すぎる単語と高すぎる単語は、文書間の違いを表せないので特徴語には不適切と考えて除去 dct.filter_extremes(no_below = 3, no_above = 0.8) word_freq = {x:dct.dfs[y] for x, y in dct.token2id.items()} word_freq = dict(sorted(word_freq.items(), key=lambda x:x[1], reverse=True)) word_freq_df = pd.DataFrame(data=word_freq.values(), index=word_freq.keys(), columns=['freq']).head(100) return word_freq_df # ワードクラウドの描画 def plot_wordcloud(text, mask=None, max_words=200, max_font_size=100, figure_size=(24.0,16.0), title=None, title_size=60, title_color='gray', bg_color='white'): # 日本語に対応させるためにフォントのパスを指定 f_path = '/System/Library/Fonts/ヒラギノ角ゴシック W1.ttc' # wordcloudの生成 wordcloud = WordCloud(background_color=bg_color, font_path=f_path, #日本語対応 max_words=max_words, max_font_size=max_font_size, width=800, height=400, mask=mask) wordcloud.generate(str(text).replace("'", "")) plt.figure(figsize=figure_size) plt.imshow(wordcloud) plt.title(title, fontdict={'size': title_size, 'color': title_color, 'verticalalignment': 'bottom'}) plt.axis('off') plt.tight_layout() # 横棒グラフの描画 def plot_bar_horizontal(data, figure_size): plt.figure(figsize=figure_size) plt.barh(data.index, data.values) for company_df, title in zip([toyota_df, nissan_df, honda_df], target_word): company_word_freq_df = word_frequency(company_df) plot_wordcloud(list(company_word_freq_df.index), figure_size=(12, 6), title='') plot_bar_horizontal(company_word_freq_df[:20][::-1]['freq'], figure_size=(8, 6)) -
トヨタ
- 日産
- ホンダ
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共起ネットワーク
- メーカーごとの共起ネットワークを描画
def plot_co_occurrence_network(data_morphene, data_morphene_type, text=''): node_name = defaultdict(str) node_idx = defaultdict(int) node_type = defaultdict(list) node_count = defaultdict(int) edge_list = [] cnt = 0 # DataFrameの形態素・品詞種類の各列からデータを読み込み for morphene, morphene_type in zip(data_morphene, data_morphene_type): node_prev = None for m, m_t in zip(morphene, morphene_type): # Nodeの処理 if m not in node_name.values(): node_name[cnt] = m node_idx[m] = cnt node_count[cnt] = 1 node_type[m_t].append(node_idx[m]) cnt += 1 else: node_count[node_idx[m]] += 1 # edgeの処理 if (node_prev is not None) & (node_prev != node_idx[m]): # 循環グラフ、有向グラフを回避 edge = (min(node_prev, node_idx[m]), max(node_prev, node_idx[m])) edge_list.append(edge) node_prev = node_idx[m] edge_count = Counter(edge_list) # Networkxに格納 G = nx.Graph() G.add_nodes_from([(idx, {'cnt': node_count[idx]}) for idx in node_name]) G.number_of_nodes(), len(node_name) G.add_edges_from([(a, b, {'cnt': edge_count[(a, b)]}) for a, b in edge_list]) # Node, Edgeを剪定 G2 = deepcopy(G) # Node: cnt >= 5で剪定 # 破壊的操作なので、予め破壊用のグラフ(G2)と検索用グラフ(G)を分けておく for n, attr in G.nodes().items(): if (attr['cnt'] < 5): G2.remove_edges_from(list(G.edges(n))) G2.remove_node(n) G3 = deepcopy(G2) # Edge: cnt >= 2で剪定 # EdgeがなくなったNodeは一旦そのまま for e, attr in G2.edges().items(): if attr['cnt'] < 2: G3.remove_edge(*e) G4 = deepcopy(G3) # EdgeがなくなったNodeを削除 for n in list(G3.nodes()): if len(G3[n]) == 0: G4.remove_node(n) G_result = deepcopy(G4) pos = nx.layout.spring_layout(G_result, k=0.7, seed=10) # 2次元平面上の座標を計算 labels = {n: node_name[n] for n in pos.keys()} # Nodeに日本語を描画するための辞書 # node_size = [np.log(node_count[n])*400 for n in pos.keys()] # 対数スケール node_size = [node_count[n]*25 for n in pos.keys()] edge_alpha = [edge_count[e] for e in G_result.edges()] edge_colors = [edge_count[e]*2.5 for e in G_result.edges()] edge_width = [edge_count[e]*0.4 for e in G_result.edges()] node_dict = dict(zip(G_result.nodes(), node_size)) # 描画 fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,12)) # Nodeを色分けしたいときは、nodelistを使ってNodeのグループ毎に描画関数を繰り返し実行する # nodelistはグループ毎のNode番号を指定するが、それ以外の引数(posやnode_sizeなど)は全てのNodeについての値を入れる # 指定出来る色はmatplotlibのcolor exampleを参照 # https://matplotlib.org/examples/color/named_colors.html node_type_list = ['名詞', '動詞', '形容詞'] node_color_list = ['orange', 'yellowgreen', 'tomato'] for n_t, n_c in zip(node_type_list, node_color_list): nx.draw_networkx_nodes(G_result, pos, nodelist=[n for n in G_result.nodes() if n in node_type[n_t]], node_size=[val for key, val in node_dict.items() if key in \ [n for n in G_result.nodes() if n in node_type[n_t]]], node_color=n_c, alpha=0.6, ax=ax) # 凡例の出力準備 plt.scatter([], [], c=n_c, alpha=0.5, s=350, label=n_t) # edgeの色に濃淡をつけたいときは、edge_colorに数値のlistを代入してedge_cmapを使用 # Sequentialなカラーマップから好きなやつを選ぶ # https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html # 色の濃淡の具合はedge_vmin, edge_vmaxで調整 nx.draw_networkx_edges(G_result, pos, alpha=0.6, width=edge_width, edge_color=edge_colors, edge_vmin=0, edge_vmax=10, edge_cmap=plt.cm.Blues,ax=ax) # Nodeにラベルをつけたいときは、以下の関数を使う # font_familyにPCに入っている日本語フォントを指定してあげると、日本語を描画してくれる nx.draw_networkx_labels(G_result, pos, labels, font_size=10, font_family="Hiragino sans", ax=ax) plt.title(text) # 凡例表示 plt.legend(scatterpoints=1, frameon=True, labelspacing=1, title='品詞の種類') plt.axis('off') # fig.patch.set_alpha(0.3) fig.patch.set_facecolor('white') plt.show() for company_df, text in zip([toyota_df, nissan_df, honda_df], target_word): plot_co_occurrence_network(company_df['morphene'].tolist(),\ company_df['morphene_type'].tolist(), text)- トヨタ
* 日産
* ホンダ
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おまけ
- 同一ツイート内に複数の自動車メーカーを含んでいるもの
df.loc[df['target_count']>=2]
まとめ
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日別推移
- ホンダのレベル3のニュースでトヨタもツイート数爆上げ、日産に対しては限定的
- 自動運転のニュースをリリースするまでホンダは影が薄かったが、今回「やっぱり技術のホンダ」として世に知らしめた印象を受ける
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ワードクラウド
- トヨタ：「自動運転」のワードと同時に、別日にニュースとなった「小型商用分野で資本提携」のネタとも合わせてたくさんツイートされている
- 日産：他2社と比べると印象薄い。CMに対するツイート多い。なんかやっちゃえNISSAN!
- ホンダ：「世界初」「レベル3」「実用化」など、驚きとともにインパクトのあるニュースとして広まっている
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共起ネットワーク
- トヨタ：自動運転まわりだと、自動運転−燃料電池−資本提携や、自動運転−ユニコーン−Momenta(中国のユニコーン企業)なんかも
- 日産：特徴掴みきれず
- ホンダ：自動運転・レベル3は言わずもがな、枝葉にフォーカスすると、追い越せ−ウサギ−カメ、挑む−理由など、応援するツイートも多い
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反省
- ユーザー辞書の作り込みが甘く、「レベル3」「センシングエリート」などの固有名詞が分かち書きされてしまっていた
- 共起ネットワークを作成する際、Networkxライブラリの使用方法をきちんと押さえきれておらず、edge・nodeしきい値の最適解は道半ば
- 同様に、MeCabのstopwordのチューニングも試行錯誤が必要そう