やりたいこと

文章があるカテゴリーに属するかを、キーワードから判定したい。例えば・・・
入力

キーワード：「アニメ」
文章：
「家柄も人柄も良し!!　将来を期待された秀才が集う秀知院学園!!　その生徒会で出会った、副会長・四宮かぐやと会長・白銀御行は互いに惹かれているはずだが…何もないまま半年が経過!!　プライドが高く素直になれない2人は、面倒臭いことに、”如何に相手に告白させるか”ばかりを考えるようになってしまった!？恋愛は成就するまでが楽しい!!　新感覚”頭脳戦”ラブコメ、開戦!!」

出力

判定結果：キーワード(アニメ)のカテゴリーに属する！といった具合です。

使った技術

janome：日本語形態素解析ライブラリ。文章を単語へ分解。
word2vec：単語を特徴ベクトルで表現する技術。
fastText：word2vecの発展形。

コード

# !/usr/bin/env python
# -*- encoding: utf-8 -*-

from janome.tokenizer import Tokenizer
import collections
import gensim

word2vec_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('model.vec', binary=False)
t = Tokenizer() 

def readText(fname, outLog):
	"""
	テキスト読み込み
	"""
	# ファイルをオープンする
	test_data = open(fname, "r")

	# すべての内容を読み込む
	contents = test_data.read()

	# すべての内容を表示する
	if outLog:
		print("readText() =>")
		print(contents)

	# ファイルをクローズする
	test_data.close()
	return contents	

def text2words(text, outLog):
	"""
	テキストを、形態素解析で分解
	"""
	words = []
	for token in t.tokenize(text):
		words.append(token.base_form)

	if outLog: 
		print("text2words() =>")
		for word in words:
			print(word+"/", end="")
		print()
	return words

def calcSimilarities(words, keyWord, outLog):
	"""
	単語とキーワードの類似度を算出
	"""
	similarities = []
	similarity = 0
	for word in words :
		try:
			similarity = word2vec_model.similarity(keyWord, word)
		except :
			continue
		similarities.append(similarity)	

	if outLog:
		print("calcSimilarities() =>")
		for word, similarity in zip(words, similarities):
			print(word, "&", keyWord, ">>>", similarity)
	return similarities

def similarityIsEnoudh(similarities, threshold, outLog):
	"""
	キーワードと最類似語が、閾値以上に近いか判定
	"""
	if outLog:
		print("similarityIsEnoudh() =>")
		print("max similarity:", max(similarities))
		print("threshold:", threshold)

	if max(similarities) > threshold:
		if outLog: print("...... max similarity > threshold!")
		return True
	else:
		if outLog: print("...... threshold > max similarity")
		return False


if __name__ == '__main__':
	"""	
	・概要
	　テキストファイルの文章中に、
	キーワードに近い意味の語が含まれるか否かを判定する。
	・処理フロー
	1. テキスト読み込み
	2. 形態素解析
	3. キーワードとの類似度判定
	4. 最類似語で閾値判定
	"""
	#1. テキスト読み込み
	inputText = readText("input.txt", True)

	#2. 形態素解析
	words = text2words(inputText, True)

	#3. キーワードとの類似度判定
	similarities =calcSimilarities(words, "アニメ", True)

	#4. 最類似語で閾値判定
	similarityIsEnoudh(similarities, 0.5, True)

結果

出力の一部を下記します。

頭脳 & アニメ >>> 0.37583873
戦 & アニメ >>> 0.2318813
” & アニメ >>> 0.22747964
ラブ & アニメ >>> 0.14948405
コメ & アニメ >>> 0.26953527
similarityIsEnoudh() =>
max similarity: 0.37583873
threshold: 0.5
...... threshold > max similarity

ダメでした。
”ラブコメ”と”アニメ”の類似度が高ければ、と期待しましたが、janomeの時点で”ラブ”&”コメ”にばらけてしまっています。janomeの辞書を更新すれば、可能かもしれません。

参考

以下サイトを特に参考にさせて頂きました。

janomeの使い方 https://note.nkmk.me/python-janome-tutorial/
word2vecで単語類似度算 https://qiita.com/yoppe/items/512c7c072d08c64afa7e
かぐや様の紹介文 https://youngjump.jp/manga/kaguyasama/

感想

閾値も適当ですが、とりあえず動くものを作ってみました。辞書のことを考えると、時事ネタには弱いですが、一般的なカテゴリーならもっといい結果かもしれません。

おまけ

入力

キーワード：「スポーツ」
文章：「ヤクルトは沖縄・浦添キャンプの９日、全体練習後に野球教室を行った。浦添市内の少年野球１４チーム２４０人が参加し、ポジション別に分かれて指導を受けた。」

出力

判定結果

max similarity: 0.5154303
threshold: 0.5
...... max similarity > threshold!

いけてますね！！

参考(サンスポ様より) https://www.sanspo.com/baseball/news/20190209/swa19020916300008-n1.html