自然言語処理・ベイジアンネットワーク の履歴(No.2)

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  • 1 (2020-01-17 (金) 15:59:05)
  • 2 (2020-01-17 (金) 16:27:04)
  • 3 (2020-01-22 (水) 13:22:27)
  • 4 (2020-03-27 (金) 11:41:07)
  • 5 (2020-09-08 (火) 00:05:22)

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渡辺?

環境: win, py3

(基本的に山元さんの環境に合わせて進めていく。)

ディレクトリを作成（今回は"sample"という名前）、
drive 3つダウンロード、入れる

今回は、windows powershellで進めた。

python get333.py

使用するchromeのバージョンをそろえる必要があるので、以下インストール

pip install selenium

pip install chromedriver-binary==78.0.3904.105

（参考： [selenium向け] ChromeDriverをpipでインストールする方法 ）

"link", "title"というファイルが作成される

link: 検索結果のURLのリスト

title:検索ページのタイトルのリスト

Anacondaから、jupyer notebook を用いて作業を行う。

（Windowsに「Jupyter Notebook」をインストールして手軽にPythonを使い始める方法）

chromeで開くと、「メモリ不足で開けません」と表示される。今回はedgeで起動し作業を進める。

KeyWords.ipynb を開く。

上のセルから順に実行していく(選択し、Shift+Enter)

途中でエラーが発生する毎に処理が必要(必要なプログラムがインストールされていない(mecab,janome等)、ファイルのパスが異なるなど)

実行結果 

・形態素解析

3Dネットワーク図を表示 

以下をダウンロード、同ディレクトリに入れる

jupyerで KeyWords.ipynb を開く、実行（>>）

miserables.js（隣接行列のデータを３Dネットワーク図に使えるようにしたもの）が作成されていることを確認する

以下をダウンロード、解凍

3d-force-graph-master/example/text-nodes の中にある miserables.js を、先ほど作成されたものに置き換える。

同ファイル内にある index.html をjupyerで開くと、次のような３Dネットワーク図が表示される。 (線の太さがワードの関連度weight、線上を流れる点が向き)

(最長距離を求める)
参考
（大自然言語時代のための、文章要約)