Pythonを使った日本語テキストマイニング:夏目漱石「こころ」
テキストマイニングとは、テキストデータから有用な情報を抽出するための方法です。それを行う言語としてPythonは非常に優れています。この記事では、Pythonとそのライブラリを使い、夏目漱石の「こころ」をテキストマイニングする基本的な手順を解説します。0.必要なライブラリのインストール今回使用するライブラリは、MeCab、gensimです。MeCabはオープンソースの形態素解析エンジンであり、日本語テキストを単語に分割し、それぞれの単語の品詞情報などを提供することができます。gensimは自然言語処理ライブラリで、主にトピックモデリングとドキュメント類似性の分析に利用されます。これらのタスクは、大量のテキストデータから主要なトピックを抽出したり、文書間の類似度を計算したりするためのものです。コマンドプロンプトからインストールを行ってください。pip install Mecabpip install gensim1. データの取得まずは、青空文庫から「こころ」のテキストをダウンロードします。ここでは、事前に手動でダウンロードしたテキストデータを使うこととします。
2. データの読み込みPythonの標準ライブラリを使ってテキストファイルを読み込みます。f= open('kokoro.txt', encoding="utf-8")
text = f.read()f.close()3. データの前処理日本語テキストデータを解析するためには、形態素解析という前処理が必要です。ここでは、日本語に対応した形態素解析器「MeCab」を用いてテキストを単語に分割します。また、不要な単語(ストッ
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