初心者がPythonと機械学習を使ってコウメ太夫さんをWord Cloudで表現してみた

投稿日：2020年1月22日更新日：2020年1月21日

前回の記事では、Pythonと機械学習を使ってコウメ太夫さん風ツイートを自動生成してみた。今度は、コウメ太夫さんのツイートを題材にWord Cloudを作ってみました。Word Cloudとは、使われている単語を、頻度に応じて大きさや色を変えてドーンと表現するあれだ。前回の記事はこちら

完成したWord Cloud(ワードクラウド)

サムネイルにも使っているが、完成したWord Cloudがこれだ。

初心者も、それなりにPythonで機械学習っぽいことが出来るようになった。

そして、この図を見て気になることは、やっぱりチクショーが前面に来るんだなってこと。

コーディングに使用した環境はGoogle Colabratory（コラボラトリー）。簡単にPythonを使った機械学習が試せるので、是非一度使ってみてほしい。

まずはざっと流れを記載する。次の章で簡単な用語の説明をする。

使った形態素解析ツールはjanomeだ。下記コマンドでインストールが出来る。

!pip install janome

続いて、Word Cloudで使用できるフォントをダウンロード。

!apt-get -y install fonts-ipafont-gothic

さらに、前回の記事の通りスクレイピングで集めたテキストファイルをGoogle Colabratoryにアップロードした。koumeAI.txtというファイルだ。
from google.colab import files
uploaded = files.upload()

そして、Word Cloudを実行。Word Cloudの実行コードについては、こちらの他サイト様を参考に実施した。

matplotlib（マットプロトリブ）を使って、Google Colabratoryに表示するためにWord Cloudの実行結果は以下のようになる。

出来上がった画像ファイルをダウンロードして、使っている。

今回Word Cloudを作成するために、学んだ単語は以下の通り。これらの用語について、私と同じような初心者向けに簡単に説明する。さらに深く理解したい場合は別途webで検索してみてほしい。

普段使っている文章を、最小単位の品詞で分解すること。この形態素分析はほとんど手法が決まっていて、下記のJanomeやMecabなどが有名。

形態素分析で使用されるツール。Pythonにインストール（pip）して使用した。

初学者向けに書くとWebブラウザ（インターネット）で、Pythonや機械学習、ディープラーニングが気軽に使えるGoogleのサービス。めちゃくちゃ便利。

最初に書いた通り、頻度に応じて使われている単語を大きさや色を使ってドーンと表現するあれ。おしゃれ風に見えるため、最近目にする機会が多い。
参考リンク：https://kotobank.jp/word/%E3%83%AF%E3%83%BC%E3%83%89%E3%82%AF%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%89-674221