Motivation pour le développement

Cartes du Nouvel An envoyées chaque année ... Lorsque j'organisais ma chambre, j'ai reçu beaucoup de cartes du Nouvel An de mes seniors et juniors. Je me suis demandé si cela pouvait être utile.

Ensuite, j'ai eu l'idée que je pouvais me visualiser comme vu par les autres à travers la carte du Nouvel An. Je me suis demandé si la soi-disant auto-analyse pouvait être faite par le biais de la carte du Nouvel An.

À bien y penser, quand j'écris à une autre personne, j'écris avec les impressions et les épisodes de cette personne de l'année dernière. Je me suis demandé si c'était la même chose pour les autres.

Vous devriez pouvoir extraire votre impression de vous-même en analysant morphologiquement la carte du Nouvel An ... Je voulais en faire un nuage de mots et visualiser mon impression des autres.

Comment faire

Tapez le texte de la première carte du Nouvel An (saisie de données)

Tout d'abord, nous devons collecter les données à analyser, nous allons donc résumer le contenu de la carte du Nouvel An dans Excel.

Comme ça, je suis entré sans les salutations ridicules de Happy New Year et Kotoyoro. Autant que possible, j'ai essayé de n'entrer que des mots liés à mes impressions et épisodes.

2 Rassemblez les données

Ensuite, combinez l'Excel entré en une seule donnée

`python`


import xlrd

wb = xlrd.open_workbook('/nenga2020.xlsx')
sheet = wb.sheet_by_name('Sheet1')
col_values = sheet.col_values(0)
text=""
for i in col_values:
    text=text+i
print(text)

Cela signifie que le texte contient tout le texte de la carte du Nouvel An.

3 Analyse morphologique et création de nuage de mots

Enfin, l'analyse morphologique et la création de nuages de mots se font à partir d'ici.


import MeCab
import wordcloud, codecs

m = MeCab.Tagger("")
text = text.replace('\r', '')
parsed = m.parse(text)

splitted = ' '.join(
    [x.split('\t')[0] for x in parsed.splitlines()[:-1] if x.split('\t')[1].split(',')[0]  in ["nom","adjectif","Verbe adjectif"] ])

wordc = wordcloud.WordCloud(font_path='HGRGM.TTC',
                            background_color='white',
                            contour_color='steelblue',
                            contour_width=2).generate(splitted)
wordc.to_file('nenga2020.png')

Cela résoudra l'impression écrite sur la carte du Nouvel An.

`python`


splitted = ' '.join(
    [x.split('\t')[0] for x in parsed.splitlines()[:-1] if x.split('\t')[1].split(',')[0]  in ["nom","adjectif","Verbe adjectif"] ])

À propos, les parties sont réduites à la nomenclature, aux adjectifs et aux verbes adjectifs. C'est parce que le but est d'extraire mon impression.

Résumé

Code entier

import xlrd
import MeCab
import wordcloud, codecs


wb = xlrd.open_workbook('/nenga2020.xlsx')
sheet = wb.sheet_by_name('Sheet1')
col_values = sheet.col_values(0)
text=""
for i in col_values:
    text=text+i

m = MeCab.Tagger("")
text = text.replace('\r', '')
parsed = m.parse(text)

splitted = ' '.join(
    [x.split('\t')[0] for x in parsed.splitlines()[:-1] if x.split('\t')[1].split(',')[0]  in ["nom","adjectif","Verbe adjectif"] ])

wordc = wordcloud.WordCloud(font_path='HGRGM.TTC',
                            background_color='white',
                            contour_color='steelblue',
                            contour_width=2).generate(splitted)
wordc.to_file('nenga2020.png')

Et voici le nuage de mots complet pour l'auto-analyse.