Überblick

Erworbene Informationen über japanische Infizierte des neuen Koronavirus (COVID-19)
Morphologische Analyse mit Mecab
Visualisieren Sie Feature-Wörter mit Wordcloud

Referenz

Informationen zu infizierten Personen des neuen Koronavirus (COVID-19)

https://qiita.com/ryo-ma/items/20db8cd20f1086838249
Daten, bei denen es sich anscheinend um infizierte Personen handelt: https://raw.githubusercontent.com/swsoyee/2019-ncov-japan/master/Data/resultSignateDetail.csv

config

config.py

import re
import os

### MeCab
POS_LIST = [10, 11, 31, 32, 34]
POS_LIST.extend(list(range(36,50)))
POS_LIST.extend([59, 60, 62, 67])
STOP_WORDS = ["Machen", "Abwesend", "Werden", "Bereits", "Shiyo", "Können", "Wurde", "Ku", "Schließlich", "Gibt es", "Kann", "Überlegen", "heute", "Es", "Dies", "Das", "welcher", "Welche", "NULL", "Sein", "Nari", "Ah", "Könnenる", "ich"]
RE_ALPHABET = re.compile("^[0-9a-zA-Z０-９ .,*<>]+$") # alphabet, number, space, comma or dot
current_dir = os.getcwd()
OUTPUT_PNG_FILE = os.path.join(current_dir, "wordcloud.png ")

Vorverarbeitung

(Weggelassen)

Morphologische Analyse

import MeCab
from os import path
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import re

def create_mecab_list(text_list):
	mecab_list = []
	mecab = MeCab.Tagger("-Ochasen -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd") # MacOS
	mecab.parse("")
	# encoding = text.encode('utf-8')
	for text in text_list:
		node = mecab.parseToNode(text)
		while node:
			# [Teil,Teil細分類1,Teil細分類2,Teil細分類3,Nutzungsart,Nutzungsart,Prototyp,lesen,Aussprache]
			#Beschäftigtes Adjektiv,Unabhängigkeit,*,*,Adjektiv / Idan,Kontinuierliche Verbindung,beschäftigt,Isogasiku,Isogasiku
			morpheme = node.feature.split(",")[6]
			if RE_ALPHABET.match(morpheme):
				node = node.next
				continue
			if morpheme in STOP_WORDS:
				node = node.next
				continue
			if len(morpheme) > 1:
				if node.posid in POS_LIST:
					mecab_list.append(morpheme)
			node = node.next
	return mecab_list

wordcloud

import MeCab
from os import path
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
import re

def create_wordcloud(morphemes):
	# fpath = "/usr/share/fonts/truetype/takao-gothic/TakaoPGothic.ttf" # Ubuntu
	fpath = "/System/Library/Fonts/Hiragino Marugo ProN W4.ttc" # Mac OS X
	wordcloud = WordCloud(
		background_color="whitesmoke",
		collocations=False,
		stopwords=set(STOP_WORDS),
		max_font_size=80,
		relative_scaling=.5,
		width=800,
		height=500,
		font_path=fpath
		).generate(morphemes)
	plt.figure()
	plt.imshow(wordcloud)
	plt.axis("off")
	wordcloud.to_file(OUTPUT_PNG_FILE)

Ergebnis

wordcloud (5).png

Es gibt mehr infizierte Menschen bei "Männern" als bei "Frauen"
→ "Männer" hat eine größere Schriftgröße als "Frauen" ――Es gibt viele andere als "20er"
"Maske" ist wichtig ...

Weitere neue Informationen zur Korona

Ministerium für Gesundheit, Arbeit und Soziales
Fragen und Antworten zum neuen Koronavirus: - https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/dengue_fever_qa_00001.html ――Richtlinien für die Konsultation und Konsultation in Bezug auf neue Coronavirus-Infektionen - https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000596905.pdf
Tokio
Neue Kontrollstelle für Koronavirusinfektionen - https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/
Visualisierung infizierter Menschen in der Welt
- https://github.com/sorxrob/covid-3d --Globaler Globus https://covid3d.live --Dashboard von Uber Ingenieur gemacht --PC-Version: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
Mobilversion: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/85320e2ea5424dfaaa75ae62e5c06e61