qiita記事にLDA・HDPを適用してみた

## はじめに

Qiitaの記事をクロールしてLatent Dirichlet AllocationとHierarchical Dirichlet Process適用します。

### モチベーション

* scrapy使ってみたかった
* gensimでいろいろやってみたかった

### 対象文書

対象とする文書は、Qiitaの記事にします。APIが整備されておりクロールしやすく、文書量もあります。

### 先行事例

本文も使うとかタグだけで行うとかいろいろあります。とても参考にさせていただきました。

[Qiita「非エンジニア」記事をトピック分類（scikit-learnのLDAが重くldaで比較編）](https://qiita.com/nakashimayugo/items/d42475c9ddd1d5697c1d)
[みなさん「いいね」は欲しいですか？Qiitaにて「いいね」を頂ける記事とは？を分析してみたよ](https://qiita.com/phigasui/items/4ff61cfa3a6a32fd2121)
[LDAによるトピックモデル with gensim ~ Qiitaのタグからユーザーの嗜好を考える ~](https://qiita.com/shizuma/items/44c016812552ba8a8b88)
[ScrapingしてLDA写経](https://qiita.com/opankopan/items/703ed464e6fb7983e175)


### 環境

* python 3.6.4
* Scrapy 1.5.1
* beautifulsoup4 4.6.0
* gensim 3.5.0


## Qiita APIを利用した記事のクロール

認証してない状態では、リクエスト制限がちょっと厳しいので、[Qiita APIの認証認可](https://qiita.com/api/v2/docs#%E8%AA%8D%E8%A8%BC%E8%AA%8D%E5%8F%AF)を参照し、アクセストークンをゲットしておきます。
[Qiita APIの投稿](https://qiita.com/api/v2/docs#%E6%8A%95%E7%A8%BF)における`/api/v2/items`を使って、記事の一覧を取得します。
クローラは、[scrapy](https://scrapy.org/)を使います。下の記事を参考にしました。

* [Scrapy入門（１）](https://qiita.com/checkpoint/items/038b59b29df8e1e384a2#%E7%B5%82%E3%82%8F%E3%82%8A%E3%81%AB)
* [Python, Scrapyの使い方（Webクローリング、スクレイピング）](https://note.nkmk.me/python-scrapy-tutorial/)
* [How to authenticate Yelp API in scrapy? Pass Secret_Token and Search params?
](https://stackoverflow.com/questions/42627408/how-to-authenticate-yelp-api-in-scrapy-pass-secret-token-and-search-params)

作成したSpiderはこんな感じです。authorization_tokenに登録したトークンを入れてください。

```python:qiita_spider.py
# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy
import json 

class QiitaSpider(scrapy.Spider):
    """
    Qiita から投稿記事の一覧を取得する
    実行例
    $ scrapy runspider qiita_spider.py -o items.jl
    """

    name = 'qiita_spider'
    authorization_token = '{{authorization_token}}'

    def __init__(self):
        self.max_page = 100
        self.per_page = 100

    custom_settings = {
        "DOWNLOAD_DELAY": 1,
        'FEED_EXPORT_ENCODING': 'utf-8'
    }
    
    def start_requests(self):
        """
        投稿の取得
        https://qiita.com/api/v2/docs#%E6%8A%95%E7%A8%BF
        per_page: 1~100, page: 1 ~ 100,
        query: 参照 https://blog.qiita.com/post/119489769284/advance-to-the-best-search
        """

        start_url = "https://qiita.com/api/v2/items/?page={}&per_page={}"

        headers = {'Authorization' : "Bearer {}".format(QiitaSpider.authorization_token) }

        for i in range(1, 1 + self.max_page):
            url = start_url.format(i, self.per_page)
            yield scrapy.Request(url = url, callback=self.parse, headers=headers)
    
    def parse( self, response ):
        json_response = json.loads(response.body_as_unicode())
        return json_response
```

APIを叩いて返ってきたJSONを取り出し、ガバッとJSONLで保存する、というような感じです。
継続的にクロールする予定はないので、以下のコマンドで実行します。ファイルには追記書き込みされるようなので予め削除しておくなど注意しましょう。

```
scrapy runspider qiita_spider.py -o items.jl
```

## 前処理

[自然言語処理における前処理の種類とその威力](https://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177)をとても参考にさせていただきました。
[ubuntu 18.04 に mecab をインストール](https://qiita.com/ekzemplaro/items/c98c7f6698f130b55d53)を参考にmecabを入れておきます。

前処理の手順はこんな感じです。
1. JSONLで保存した記事の一覧のJSONから記事を取り出す
2. 記事の本文を取得
3. タイトル、タグ、記事本文を取り出し正規化
4. mecabでパースして、一般名詞、固有名詞だけ取り出す
5. gensimでDictionary, corpusを作る

### 前処理用の関数たち

```python
import json
from bs4 import BeautifulSoup
import MeCab
import unicodedata
import re

def strip_html(html):
    """
    htmlからテキストを取り出す
    """
    soup = BeautifulSoup(html,  "lxml")
    # preタグ内はコードが多く、コード中に利用される単語は文書を表さないことが多いので消す
    for tag in soup.find_all('pre'):
        tag.decompose()
    text = ''.join(soup.findAll(text=True))

    return text
    
def parse_with_mecab(text):
    """
    mecabでパース
    固有名詞、一般名詞の表層のみ利用
    """
    mecab = MeCab.Tagger("mecabrc") 
    mecab.parse("")
    result = mecab.parseToNode(text)

    return_text = []
    while result:
        feature_info = result.feature.split(",")
        if feature_info[0] == '名詞' and feature_info[1] in ['固有名詞', '一般']:
            #return_text += feature_info[-3] + " " # 原型を利用するとき
            return_text.append(result.surface) # 表層を利用するとき
        result = result.next
    return return_text

def normalize(text):
    """
    テキストを正規化する
    unicode正規化と小文字にする
    参考: https://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177
    """
    
    norm_text = unicodedata.normalize('NFKC', text)
    norm_text = norm_text.lower()
    return norm_text

def load_json_lines(filepath):
    """
    scrapyでクロールした.jlを読み込む
    """
    with open(filepath, 'r') as f:
        for i, line in enumerate(f):
            json_data = json.loads(line)
            yield json_data
            
stopwords = set(
    list('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz') # 一文字の英語はどんなプログラミング言語でもよく使われるので
    + ['https', '.com', 'http', '()', '-2', '9.', 'or', 'and'] # ぱっと目についたワード
)
def stopword(text):
    return [ term for term in text if term not in stopwords ]
```


### 前処理


```python
# データの取り出しと前処理
items = []
processed_url = set()

for line in load_json_lines('./items_qiita_latest_10000.jl'):
    url = line['url']
    title = line['title']
    likes_count = line['likes_count']
    created_at = line['created_at']
    tags = [tag['name']  for tag in line['tags'] ]

    # すでに読み込んでいたら無視する
    if url in processed_url:
        continue

    # 一定のいいね以上の記事を対象にする
    if likes_count < 5:
        continue

    # html文書からテキストを取り出す
    body = strip_html(line['rendered_body'])

    text = title + " " + " ".join(tags) + " " + body
    text = normalize(text)
    text = parse_with_mecab(text)
    text = stopword(text)

    print(title)
    print(created_at)
    print(url)
    print(tags)
    print(len(text))

    processed_url.add(url)

    items.append(
        {
            "url" : url,
            "title" : title,
            "text" :text,
            "created_at": created_at
        }
    )
```

### Dictionaryを作る

[gensimのチュートリアル](https://radimrehurek.com/gensim/tut1.html
)を参考にします

```python
from gensim.corpora import Dictionary

texts = [ item['text'] for item in items ]
dictionary = Dictionary(texts)
dictionary.filter_extremes(no_below=10, no_above=0.8)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
```

これで準備は整いました。
文書数は1078、特徴語の種類は2632くらいです


## LDA

[models.ldamodel – Latent Dirichlet Allocation](https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html)
[gensimでLDA](http://kento1109.hatenablog.com/entry/2017/12/27/114811)

めっちゃ簡単に書けます。

```python
import gensim

num_topics = 10
lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics)
```


特徴語とともに各トピックのTop.Nの文書を確認。

```python
import numpy as np
documents_topics = np.zeros([num_topics, len(corpus)])

for doc_id, c in enumerate(corpus):
    for topic_id, prob in lda.get_document_topics(c):
        documents_topics[topic_id][doc_id] = prob
        
for topic_id, probs in enumerate(documents_topics):
    print("==============")
    print("topic_id", topic_id, ":", lda.print_topic(topic_id))
    for doc_id in probs.argsort()[::-1][:10]:
        print("\t", probs[doc_id], items[doc_id]['title'], items[doc_id]['url'] )    
      
```

結果
   
```
==============
topic_id 0 : 0.010*"データ" + 0.009*"画像" + 0.009*"api" + 0.008*"情報" + 0.008*"変数" + 0.008*"コード" + 0.007*"docker" + 0.007*"github" + 0.006*"環境" + 0.006*"ファイル"
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==============
topic_id 1 : 0.014*"コード" + 0.008*"python" + 0.007*"記事" + 0.007*"api" + 0.006*"アプリ" + 0.006*"エンジニア" + 0.006*"自分" + 0.005*"方法" + 0.005*"関数" + 0.004*"環境"
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==============
topic_id 2 : 0.009*"関数" + 0.008*"コード" + 0.007*"ai" + 0.006*"ファイル" + 0.006*"データ" + 0.005*"値" + 0.005*"引数" + 0.005*"状態" + 0.005*"環境" + 0.005*"方法"
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==============
topic_id 3 : 0.013*"python" + 0.009*"コード" + 0.008*"データ" + 0.008*"関数" + 0.007*"記事" + 0.007*"人" + 0.007*"javascript" + 0.006*"エンジニア" + 0.006*"ファイル" + 0.005*"値"
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==============
topic_id 4 : 0.019*"データ" + 0.011*"コード" + 0.008*"docker" + 0.008*"記事" + 0.007*"インストール" + 0.007*"ファイル" + 0.007*"環境" + 0.007*"関数" + 0.006*"コマンド" + 0.006*"方法"
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==============
topic_id 5 : 0.011*"記事" + 0.009*"関数" + 0.008*"環境" + 0.007*"方法" + 0.007*"コード" + 0.007*"例" + 0.007*"型" + 0.006*"ファイル" + 0.006*"unity" + 0.005*"html"
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```

うーん。イマイチ解釈しづらいですね。利用する語を絞ったり、結構試行錯誤しましたがなかなかうまく行きません。


## HDP

[models.hdpmodel – Hierarchical Dirichlet Process](https://radimrehurek.com/gensim/models/hdpmodel.html)

HDPの説明はこちらに譲ります。
[Hierarchical Dirichlet Processに関するメモ](https://www.yasuhisay.info/entry/20110412/1302579550)
[GensimのHDP(Hierarchical Dirichlet Process)をクラシック音楽情報に対して試してみる](http://kamonohashiperry.com/archives/373)
[階層ディリクレ過程を実装してみる (1) HDP-LDA と LDA のモデルを比較](http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20110608/hdplda)

これも簡単。

```python
hdp = gensim.models.HdpModel(corpus, dictionary, random_state=1)
```

LDAと同じくTop.Nを確認

```python
import numpy as np
documents_topics = np.zeros([hdp.m_T, len(corpus)])

for doc_id,c in enumerate(corpus):
    for topic_id, prob in hdp[c]:
        documents_topics[topic_id][doc_id] = prob
        
for topic_id, probs in enumerate(documents_topics):
    print("==============")
    print("topic_id", topic_id, ":", hdp.print_topic(topic_id))
    print("len nonzero: ", len(probs.nonzero()[0]))
    for doc_id in probs.argsort()[::-1][:10]:
        print("\t", probs[doc_id], items[doc_id]['title'], items[doc_id]['url'] )    
```

結果(上位10トピックだけ)

```
==============
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len nonzero:  707
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LDAでうまくトピックにわけられてないから当たり前ですが、解釈難しいですね。


## 考えたこと

* 「技術のポエム」とか「やってみた系」とか「インフラまわり」とか「データ分析」とか「フロントエンド」とかでいい感じにまとまるかと思って期待していましたが、技術分野に偏っているため、適当なトピックが出てこなくて厳しい。例えば「コード」とか「データ」とかの単語はどんなトピックでも利用されているし、pythonもWebやらデータ分析やらなにやらで使われている単語がそれぞれで似過ぎてるのが原因だろうか
* 「ニュース」とか「スポーツ」とか「論文」とか幅広いトピックで使うべきか
* 技術分野に特化したストップワードのリストとか作れないかな
* scrapy, gensim便利
* Dynamic Topic Model使ってみたい