New Fashion Machine +

ファッション専門ブックマーク New Fashion Machine の補足説明です。

ファッションに関するブックマークデータ約16万件をPythonで形態素解析したよ 動詞編

タイトルの通りでございます。前回と同じくデータが大きすぎてワードクラウド作れず。今までで一番地味かもです。ストップワードというやつをうまいこと設定するべきなんでしょうけど知識が及ばず。

それでは頻出ワード1位から100位までをどうぞ!左の数字が順位、右の数字が出現回数となっております。

1 し 156876
2 する 46674
3 い 40438
4 いる 34944
5 れ 30598
6 さ 28219
7 ある 18376
8 なっ 15228
9 なる 12923
10 おり 12691
11 あり 11981
12 き 11078
13 なり 10564
14 ください 10154
15 れる 9172
16 せ 8256
17 いたし 6961
18 見 6830
19 でき 6680
20 み 6672
21 見る 6295
22 てる 6222
23 できる 5974
24 行っ 5925
25 いき 5650
26 下さい 5335
27 思い 5202
28 着 4857
29 られ 4395
30 思っ 4032
31 致し 3920
32 あっ 3685
33 いただき 3630
34 使っ 3331
35 来 3218
36 て 3055
37 作っ 2859
38 送る 2812
39 いう 2729
40 っ 2607
41 書い 2606
42 やっ 2534
43 頂き 2392
44 くれ 2386
45 出 2280
46 持っ 2243
47 思う 2240
48 始め 2227
49 られる 2200
50 いく 2176
51 買っ 2162
52 贈る 2145
53 合わせ 2140
54 しまい 2134
55 いただい 2115
56 入っ 2063
57 行わ 2043
58 感じ 1982
59 考え 1982
60 いっ 1914
61 集め 1884
62 教え 1787
63 みる 1760
64 す 1752
65 しまう 1672
66 出来 1670
67 しまっ 1657
68 くれる 1631
69 ち 1593
70 いえ 1575
71 せる 1563
72 着る 1525
73 頂い 1514
74 持つ 1511
75 受け 1510
76 向け 1498
77 つけ 1488
78 働く 1474
79 答える 1465
80 入れ 1458
81 行く 1444
82 言う 1444
83 作る 1443
84 探し 1431
85 つかっ 1430
86 くる 1405
87 かけ 1386
88 しよ 1379
89 言っ 1361
90 増え 1352
91 知ら 1352
92 言わ 1350
93 行き 1316
94 続け 1306
95 いただけ 1274
96 いただく 1272
97 楽しむ 1271
98 聞い 1225
99 食べ 1213
100 迎え 1211

そこかしこにアパレル店員さんっぽい言い回しが感じられますね。ですが28位、72位で「着」の文字が出なければなんの業界かわからない感じです。

品詞ごとの抽出は終わりにして、元データ5000件ずつからワードクラウドを作ってみようかな?と思います。今のやり方だと5000件ぐらいずつなら画像生成できるようですので。次回からはMeCabを使うので少し新しいワードも入るかも?何回かにまとめてお送りいたします。