昨日からの分析を続けていきます。 ちなみに昨日の段階での重要そうな単語ランキングトップ10はこちらです。 'co' 'https' 'express' 'お願い' '今日' '原宿' '最後' 'brz' 'buenísimo' 'ch' ひとまずデータ量を増やすために、SQLを叩きます。2018年6月7日か…

Scikit-learnの使い方も大方わかり始めたので、AKBメンバーの呟きに適用していきたいと思います。 ファイルの読み込み tf-idfで分析をするのに、複数のドキュメントが必要なので、Pythonで複数のファイルを読み込めるようにしたいと思います。 Pythonでファ…

Tf-idf分析を実装していきたいとおもいます。 0から実装していく力はないので、機械学習ライブラリのScikit-learnを使用していきたいと思います。とはいえ、自分はScikit-learnに触るのは初めてなので、まずは公式のチュートリアルを行いたいと思います。か…

昨日の段階で一通りデータの保存、検索の土台ができました。そこで、ずっとやりたかったTF-IDF分析を始めていきたいと思います。 TF-IDF分析とは 自然言語処理の本を見ているとよく出てきます。Webを見てみると初歩中初歩の分析だとか書かれてるくらいです。…

とりあえずAKBメンバーのデータを30件ずつ保存しました。 データベースには1032件の呟きが保存されています。 テーブルの中身はこんな感じです。 id,created_data,name,tweet,count_tweets,count_follows,count_followers,count_favolites,count_lists,users…

昨日、Twitterが吐き出すcreated_atを文字列型であるvarcharに保存したのですが、これ、検索に全く使えないですね笑 しっかりtime型で保存できるように、UNIX時間 → 日本時間に変換したいと思います。 Pythonで時間を操作するにはtimeモジュールとdatetimeモ…

昨日、データベースにデータを入れられることができたので、今日はTwiiterのデータを入れていきたいとおもいます。 複数の変数を入れるサンプルコードはOracleの公式ページにありましたので、これを参考にします。 https://dev.mysql.com/doc/connector-pyth…