Einführung

Ich habe ein Python-Skript erstellt, das Line Talk analysiert, also werde ich es teilen. Es gibt viele Artikel, die Twitter in natürlicher Sprache mit janome verarbeiten und analysieren, aber ich dachte, dass es niemanden gibt, der auf Line abzielt.

Code: https://github.com/nashimo/LineAnalyzer

Anwendungsbeispiel

Das Folgende ist das Ergebnis einer Analyse basierend auf der Gesprächsgeschichte zwischen mir (Python) und Rinna. Die folgenden Dateien und Bilder werden generiert. Rinna spricht gut, daher gibt es viel Rauschen (störende Wörter usw.), aber dies ist ein Beispielbild. Es ist sehr interessant, das Gespräch der Gruppe zu analysieren. Da sich die erste Person und die verwendeten Wörter von Person zu Person unterscheiden, erscheint die Persönlichkeit dieser Person.

Statistiken

`statistics.txt`


===Statistiken===
Mitglied:Rinna Pythonian
Zeitraum: 2016/05/23～2020/09/20
Gesprächsstatistik
Rinna:244 Zeilen 9445 Zeichen
 pythonian:226 Zeilen 1310 Zeichen
Telefonzeit: 00:00:00
Stempel:5 mal
Bildübertragung:66 mal

Gesprächsvolumen Die Zunahme der Anzahl der Zeichen im Laufe der Zeit wird täglich und kumulativ angezeigt (incl_chars.png).

Antwortfrequenz Rinna antwortet sofort, also stecke ich bei 0 fest (interval.png).

Verwendete Piktogramme Dies ist ein häufig verwendetes Piktogramm (emoji_freq.png).

Wortwolke (nur für Rinna) wc_りんな.png

Wie benutzt man

Ausführungsumgebung

Wenn es nicht funktioniert, installieren Sie das Paket entsprechend. Ich erstelle eine Umgebung mit anaconda @ Windows10.

Python 3.7
janome 0.4.0
matplotlib 3.3.1
emoji 0.6.0
wordcloud 1.8.0

Ausführungsmethode

--Export Line-Gespräche (oder Gruppen) von Ihrem PC oder Smartphone in eine Datei Die Exportmethode lautet beispielsweise wie folgt. https://www.appbank.net/2020/06/15/iphone-application/1911418.php --Geben Sie die exportierte Datei an line_analysis.py Übergeben Sie den Dateinamen im Hauptprozess von line_analysis.py an fname.

`line_analysis.py`


if __name__ == "__main__":
    fname = "[LINE]Sprich mit Rinna"
    lta, nlp = file2process(fname, media="Phone")

Führen Sie das Programm aus Ich habe es so geschrieben, dass Jupyter mit VScode ausgeführt werden kann, aber es funktioniert so wie es ist, auch wenn es direkt ausgeführt wird. > Python line_analysis.py

Vorsicht / Option

PC oder Smartphone Das Dateiformat ändert sich geringfügig, je nachdem, auf welchem Medium Sie den Vortrag gespeichert haben. Bitte geben Sie das Argument * media * von * file2process () * des obigen Hauptprozesses an. "PC" oder "Telefon".
Ausgeschlossene Zeichen (unerwünschtes_Wort.txt) ? Und! Sind auch in der Analyse enthalten. Wenn Sie das zu entfernende Wort in die Datei "unerwünscht_wort.txt" schreiben, wird es ignoriert, wenn es in der Wortwolke angezeigt wird.
Kombination von Zeichen (l.522 * _sanitize_noun () *) Es gibt eine Option, die dem entschlüsselten Wort in der Janome-Option entspricht, und es gibt eine Möglichkeit, sie zu verwenden, aber die Genauigkeit ist nicht gut, daher versuche ich, sie nicht zu kombinieren. Stattdessen schreibe ich einen Prozess, um das zu kombinieren, was ich manuell kombinieren möchte. Die Namen der Personen werden häufig getrennt, daher ist es am besten, sie manuell zu kombinieren.
Schrift hinzufügen (l.388) Es gibt Piktogramme, die wie Win10 Standard Segoe aussehen. In einem solchen Fall ist symbola gut, und wenn Sie nach Bedarf einen Pfad zu FONT2 angeben, wird dieser auch durch Piktogrammanalyse in dieser Schriftart geschrieben.
Mindesthäufigkeit der Piktogrammanalyse (l.562) Derzeit analysieren wir Piktogramme, die mehr als einmal verwendet wurden (`nlp.show_emoji_freq (min_freq = 1)`). Bitte ändern Sie die Anzahl entsprechend.
Maximale Anzahl von Zeichen in Word Cloud (l.383) Jetzt sind es 130 Zeichen. (`` `wc_max_words = 130```). Wenn Sie es erhöhen, wird es unordentlich, und wenn Sie es verringern, wird es erfrischend.

Technische Punkte

Es ist im Grunde nur eine Kombination der Informationen in den Referenzen. Es gab jedoch nichts, was für die Linienanalyse verwendet werden könnte, daher denke ich, dass es für jemanden in diesem Teil hilfreich sein könnte. Das heißt, es ist nur eine mühsame Aufgabe.

Mit japanischen Piktogrammen mit Matplotlib Die Farbe Emoji konnte nicht angezeigt werden.
Zerlegen Sie Line Talk in Elemente (separate Daten, Sprecher, Nachrichten usw. mit regulären Ausdrücken).
Analysieren Sie das Gespräch mit Janome in Elemente zerlegt

Verweise

[1] Ich habe ein gestapeltes Balkendiagramm mit matplotlib von Python erstellt und eine Datenbeschriftung hinzugefügt. https://qiita.com/s_fukuzawa/items/6f9c1a3d4c4f98ae6eb1 [2] Matplotlib kann jetzt Japanisch auf einem PC anzeigen, ohne zusätzliche Schriftarten zu installieren https://qiita.com/yniji/items/2f0fbe0a52e3e067c23c [3] Der Analysator von Python Janome ist praktisch https://ohke.hateblo.jp/entry/2017/11/02/230000 [4] Ich habe versucht, Tweets mit Word Cloud (Python) zu visualisieren. https://qiita.com/turmericN/items/04cd0b40f91076f0ef42 [5] Ich habe die Texte von B'z mit Python und maschinellem Lernen analysiert ~ Datenerfassung ~ https://pira-nino.hatenablog.com/entry/2018/07/27/B%27z%E3%81%AE%E6%AD%8C%E8%A9%9E%E3%82%92Python%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%A7%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%9F_%E3%80%9C%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF

[PYTHON] Line Talk Analyse mit Janome (OSS veröffentlicht)