はじめに
Qiitaの記事をクロールしてLatent Dirichlet AllocationとHierarchical Dirichlet Process適用します。
モチベーション
- scrapy使ってみたかった
- gensimでいろいろやってみたかった
対象文書
対象とする文書は、Qiitaの記事にします。APIが整備されておりクロールしやすく、文書量もあります。
先行事例
本文も使うとかタグだけで行うとかいろいろあります。とても参考にさせていただきました。
Qiita「非エンジニア」記事をトピック分類（scikit-learnのLDAが重くldaで比較編）
みなさん「いいね」は欲しいですか？Qiitaにて「いいね」を頂ける記事とは？を分析してみたよ
LDAによるトピックモデル with gensim ~ Qiitaのタグからユーザーの嗜好を考える ~
ScrapingしてLDA写経
環境
- python 3.6.4
- Scrapy 1.5.1
- beautifulsoup4 4.6.0
- gensim 3.5.0
Qiita APIを利用した記事のクロール
認証してない状態では、リクエスト制限がちょっと厳しいので、Qiita APIの認証認可を参照し、アクセストークンをゲットしておきます。
Qiita APIの投稿における/api/v2/itemsを使って、記事の一覧を取得します。
クローラは、scrapyを使います。下の記事を参考にしました。
- Scrapy入門（１）
- Python, Scrapyの使い方（Webクローリング、スクレイピング）
- How to authenticate Yelp API in scrapy? Pass Secret_Token and Search params?
作成したSpiderはこんな感じです。authorization_tokenに登録したトークンを入れてください。
qiita_spider.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
import json
class QiitaSpider(scrapy.Spider):
"""
Qiita から投稿記事の一覧を取得する
実行例
$ scrapy runspider qiita_spider.py -o items.jl
"""
name = 'qiita_spider'
authorization_token = '{{authorization_token}}'
def __init__(self):
self.max_page = 100
self.per_page = 100
custom_settings = {
"DOWNLOAD_DELAY": 1,
'FEED_EXPORT_ENCODING': 'utf-8'
}
def start_requests(self):
"""
投稿の取得
https://qiita.com/api/v2/docs#%E6%8A%95%E7%A8%BF
per_page: 1~100, page: 1 ~ 100,
query: 参照 https://blog.qiita.com/post/119489769284/advance-to-the-best-search
"""
start_url = "https://qiita.com/api/v2/items/?page={}&per_page={}"
headers = {'Authorization' : "Bearer {}".format(QiitaSpider.authorization_token) }
for i in range(1, 1 + self.max_page):
url = start_url.format(i, self.per_page)
yield scrapy.Request(url = url, callback=self.parse, headers=headers)
def parse( self, response ):
json_response = json.loads(response.body_as_unicode())
return json_response
APIを叩いて返ってきたJSONを取り出し、ガバッとJSONLで保存する、というような感じです。
継続的にクロールする予定はないので、以下のコマンドで実行します。ファイルには追記書き込みされるようなので予め削除しておくなど注意しましょう。
scrapy runspider qiita_spider.py -o items.jl
前処理
自然言語処理における前処理の種類とその威力をとても参考にさせていただきました。
ubuntu 18.04 に mecab をインストールを参考にmecabを入れておきます。
前処理の手順はこんな感じです。
- JSONLで保存した記事の一覧のJSONから記事を取り出す
- 記事の本文を取得
- タイトル、タグ、記事本文を取り出し正規化
- mecabでパースして、一般名詞、固有名詞だけ取り出す
- gensimでDictionary, corpusを作る
前処理用の関数たち
import json
from bs4 import BeautifulSoup
import MeCab
import unicodedata
import re
def strip_html(html):
"""
htmlからテキストを取り出す
"""
soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
# preタグ内はコードが多く、コード中に利用される単語は文書を表さないことが多いので消す
for tag in soup.find_all('pre'):
tag.decompose()
text = ''.join(soup.findAll(text=True))
return text
def parse_with_mecab(text):
"""
mecabでパース
固有名詞、一般名詞の表層のみ利用
"""
mecab = MeCab.Tagger("mecabrc")
mecab.parse("")
result = mecab.parseToNode(text)
return_text = []
while result:
feature_info = result.feature.split(",")
if feature_info[0] == '名詞' and feature_info[1] in ['固有名詞', '一般']:
#return_text += feature_info[-3] + " " # 原型を利用するとき
return_text.append(result.surface) # 表層を利用するとき
result = result.next
return return_text
def normalize(text):
"""
テキストを正規化する
unicode正規化と小文字にする
参考: https://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177
"""
norm_text = unicodedata.normalize('NFKC', text)
norm_text = norm_text.lower()
return norm_text
def load_json_lines(filepath):
"""
scrapyでクロールした.jlを読み込む
"""
with open(filepath, 'r') as f:
for i, line in enumerate(f):
json_data = json.loads(line)
yield json_data
stopwords = set(
list('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') # 一文字の英語はどんなプログラミング言語でもよく使われるので
+ ['https', '.com', 'http', '()', '-2', '9.', 'or', 'and'] # ぱっと目についたワード
)
def stopword(text):
return [ term for term in text if term not in stopwords ]
前処理
# データの取り出しと前処理
items = []
processed_url = set()
for line in load_json_lines('./items_qiita_latest_10000.jl'):
url = line['url']
title = line['title']
likes_count = line['likes_count']
created_at = line['created_at']
tags = [tag['name'] for tag in line['tags'] ]
# すでに読み込んでいたら無視する
if url in processed_url:
continue
# 一定のいいね以上の記事を対象にする
if likes_count < 5:
continue
# html文書からテキストを取り出す
body = strip_html(line['rendered_body'])
text = title + " " + " ".join(tags) + " " + body
text = normalize(text)
text = parse_with_mecab(text)
text = stopword(text)
print(title)
print(created_at)
print(url)
print(tags)
print(len(text))
processed_url.add(url)
items.append(
{
"url" : url,
"title" : title,
"text" :text,
"created_at": created_at
}
)
Dictionaryを作る
gensimのチュートリアルを参考にします
from gensim.corpora import Dictionary
texts = [ item['text'] for item in items ]
dictionary = Dictionary(texts)
dictionary.filter_extremes(no_below=10, no_above=0.8)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
これで準備は整いました。
文書数は1078、特徴語の種類は2632くらいです
LDA
models.ldamodel – Latent Dirichlet Allocation
gensimでLDA
めっちゃ簡単に書けます。
import gensim
num_topics = 10
lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics)
特徴語とともに各トピックのTop.Nの文書を確認。
import numpy as np
documents_topics = np.zeros([num_topics, len(corpus)])
for doc_id, c in enumerate(corpus):
for topic_id, prob in lda.get_document_topics(c):
documents_topics[topic_id][doc_id] = prob
for topic_id, probs in enumerate(documents_topics):
print("==============")
print("topic_id", topic_id, ":", lda.print_topic(topic_id))
for doc_id in probs.argsort()[::-1][:10]:
print("\t", probs[doc_id], items[doc_id]['title'], items[doc_id]['url'] )
結果
==============
topic_id 0 : 0.010*"データ" + 0.009*"画像" + 0.009*"api" + 0.008*"情報" + 0.008*"変数" + 0.008*"コード" + 0.007*"docker" + 0.007*"github" + 0.006*"環境" + 0.006*"ファイル"
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==============
topic_id 1 : 0.014*"コード" + 0.008*"python" + 0.007*"記事" + 0.007*"api" + 0.006*"アプリ" + 0.006*"エンジニア" + 0.006*"自分" + 0.005*"方法" + 0.005*"関数" + 0.004*"環境"
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==============
topic_id 2 : 0.009*"関数" + 0.008*"コード" + 0.007*"ai" + 0.006*"ファイル" + 0.006*"データ" + 0.005*"値" + 0.005*"引数" + 0.005*"状態" + 0.005*"環境" + 0.005*"方法"
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==============
topic_id 3 : 0.013*"python" + 0.009*"コード" + 0.008*"データ" + 0.008*"関数" + 0.007*"記事" + 0.007*"人" + 0.007*"javascript" + 0.006*"エンジニア" + 0.006*"ファイル" + 0.005*"値"
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topic_id 4 : 0.019*"データ" + 0.011*"コード" + 0.008*"docker" + 0.008*"記事" + 0.007*"インストール" + 0.007*"ファイル" + 0.007*"環境" + 0.007*"関数" + 0.006*"コマンド" + 0.006*"方法"
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topic_id 5 : 0.011*"記事" + 0.009*"関数" + 0.008*"環境" + 0.007*"方法" + 0.007*"コード" + 0.007*"例" + 0.007*"型" + 0.006*"ファイル" + 0.006*"unity" + 0.005*"html"
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==============
topic_id 6 : 0.012*"コード" + 0.011*"関数" + 0.009*"api" + 0.008*"記事" + 0.008*"ファイル" + 0.007*"方法" + 0.007*"情報" + 0.006*"コマンド" + 0.006*"python" + 0.006*"メソッド"
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==============
topic_id 7 : 0.027*"js" + 0.011*"コード" + 0.010*"ファイル" + 0.010*"react" + 0.007*"画面" + 0.007*"コンポーネント" + 0.007*"html" + 0.006*"github" + 0.006*"記事" + 0.006*"プロジェクト"
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topic_id 8 : 0.014*"画像" + 0.014*"データ" + 0.009*"方法" + 0.008*"コード" + 0.008*"ベクトル" + 0.007*"関数" + 0.007*"記事" + 0.006*"モデル" + 0.006*"情報" + 0.006*"値"
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topic_id 9 : 0.011*"ファイル" + 0.009*"データ" + 0.008*"クラス" + 0.007*"画像" + 0.007*"環境" + 0.007*"php" + 0.006*"コード" + 0.005*"cloud" + 0.005*"関数" + 0.005*"情報"
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うーん。イマイチ解釈しづらいですね。利用する語を絞ったり、結構試行錯誤しましたがなかなかうまく行きません。
HDP
models.hdpmodel – Hierarchical Dirichlet Process
HDPの説明はこちらに譲ります。
Hierarchical Dirichlet Processに関するメモ
GensimのHDP(Hierarchical Dirichlet Process)をクラシック音楽情報に対して試してみる
階層ディリクレ過程を実装してみる (1) HDP-LDA と LDA のモデルを比較
これも簡単。
hdp = gensim.models.HdpModel(corpus, dictionary, random_state=1)
LDAと同じくTop.Nを確認
import numpy as np
documents_topics = np.zeros([hdp.m_T, len(corpus)])
for doc_id,c in enumerate(corpus):
for topic_id, prob in hdp[c]:
documents_topics[topic_id][doc_id] = prob
for topic_id, probs in enumerate(documents_topics):
print("==============")
print("topic_id", topic_id, ":", hdp.print_topic(topic_id))
print("len nonzero: ", len(probs.nonzero()[0]))
for doc_id in probs.argsort()[::-1][:10]:
print("\t", probs[doc_id], items[doc_id]['title'], items[doc_id]['url'] )
結果(上位10トピックだけ)
==============
topic_id 0 : 0.007*"音" + 0.007*"図" + 0.007*"ファイル" + 0.006*"画像" + 0.006*"記事" + 0.005*"コード" + 0.005*"方法" + 0.005*"環境" + 0.005*"html" + 0.005*"データ"
len nonzero: 707
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topic_id 1 : 0.010*"画像" + 0.009*"データ" + 0.008*"python" + 0.007*"値" + 0.007*"byte" + 0.007*"ベクトル" + 0.007*"コード" + 0.007*"記事" + 0.006*"関数" + 0.006*"文字列"
len nonzero: 393
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topic_id 2 : 0.015*"js" + 0.008*"react" + 0.007*"vue" + 0.007*"データ" + 0.006*"コード" + 0.005*"html" + 0.005*"redux" + 0.004*"コンポーネント" + 0.004*"メソッド" + 0.004*"github"
len nonzero: 228
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topic_id 3 : 0.008*"アプリ" + 0.005*"react" + 0.005*"サーバー" + 0.004*"自分" + 0.004*"データ" + 0.004*"画像" + 0.004*"js" + 0.004*"web" + 0.004*"人" + 0.003*"コード"
len nonzero: 142
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topic_id 4 : 0.006*"コード" + 0.006*"python" + 0.005*"ゲーム" + 0.005*"javascript" + 0.004*"関数" + 0.004*"react" + 0.004*"インスタンス" + 0.004*"データ" + 0.004*"web" + 0.003*"3d"
len nonzero: 112
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topic_id 5 : 0.007*"コード" + 0.007*"関数" + 0.006*"変数" + 0.005*"python" + 0.005*"情報" + 0.004*"値" + 0.004*"クラス" + 0.004*"ライブラリ" + 0.004*"メソッド" + 0.004*"画像"
len nonzero: 130
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len nonzero: 101
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topic_id 7 : 0.008*"docker" + 0.004*"環境" + 0.004*"コンテナ" + 0.004*"コマンド" + 0.004*"人" + 0.004*"インストール" + 0.004*"情報" + 0.003*"コード" + 0.003*"記事" + 0.003*"ファイル"
len nonzero: 108
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LDAでうまくトピックにわけられてないから当たり前ですが、解釈難しいですね。
考えたこと
- 「技術のポエム」とか「やってみた系」とか「インフラまわり」とか「データ分析」とか「フロントエンド」とかでいい感じにまとまるかと思って期待していましたが、技術分野に偏っているため、適当なトピックが出てこなくて厳しい。例えば「コード」とか「データ」とかの単語はどんなトピックでも利用されているし、pythonもWebやらデータ分析やらなにやらで使われている単語がそれぞれで似過ぎてるのが原因だろうか
- 「ニュース」とか「スポーツ」とか「論文」とか幅広いトピックで使うべきか
- 技術分野に特化したストップワードのリストとか作れないかな
- scrapy, gensim便利
- Dynamic Topic Model使ってみたい