分析のための自然言語処理「Python基礎まとめ」

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2024.03.22

自然言語処理による分析方法

以降はChatGPTとの会話ログです。

自然言語処理とは

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、人間が日常で使用する言語（自然言語）をコンピュータが理解・解析し、その結果を活用するための技術のことです。自然言語処理は、機械学習、人工知能、コンピュータサイエンスなどの分野が交差する領域です。

以下に、自然言語処理の一般的なタスクをいくつか紹介します。

1. 単語の分割（トークン化）：文章を単語やフレーズに分割します。
2. 品詞タグ付け（POS tagging）：単語に品詞（名詞、動詞、形容詞など）のタグを付けます。
3. 構文解析（パース）：文章の文法構造を解析し、構文木を作成します。
4. 固有表現抽出（NER, Named Entity Recognition）：文章中の固有名詞（人名、地名、組織名など）を識別します。
5. 意味役割付け（Semantic Role Labeling）：動詞とその関連語句（主語、目的語など）の関係を解析します。
6. 感情分析（Sentiment Analysis）：文章のポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情・評価を判断します。
7. 要約（Summarization）：長い文章を短く要約します。
8. 機械翻訳（Machine Translation）：ある言語の文章を別の言語に翻訳します。

これらのタスクは、自然言語処理のライブラリやフレームワークを使って実現することができます。

Pythonで利用される自然減処理のライブラリ

Pythonでは、以下のようなライブラリがよく使われています。

• NLTK（Natural Language Toolkit）：Pythonで書かれた自然言語処理のライブラリで、NLPの基本的なタスクを網羅しています。
• spaCy：高速で本番環境に適したNLPライブラリで、トークン化、品詞タグ付け、固有表現抽出などのタスクをサポートしています。
• Gensim：テキストデータの前処理やトピックモデリング、単語のベクトル表現（Word2Vecなど）を扱うためのライブラリです。
• transformers（Hugging Face）：最新の深層学習ベースのNLPモデル（BERT、GPT-3など）を簡単に利用できるようにするライブラリです。機械翻訳、要約、感情分析などのタスクに対応しています。

これらのライブラリを利用することで、検索上位サイトと自サイトのコンテンツを比較分析する際に、キーワードの出現頻度や共起関係、文章の構造やトピック、感情の分析などを行うことができます。

分析方法に関わること

具体的な分析方法としては、以下のような手法があります。

1. キーワード抽出：テキストから重要なキーワードを抽出し、両サイトのキーワード分布を比較します。
2. トピックモデリング：潜在的なトピックを抽出し、両サイトのトピック分布を比較します。
3. 文章の構造分析：見出しや段落の構成、リンクの配置など、両サイトの文章構造を比較します。
4. 感情分析：両サイトのコンテンツのポジティブ・ネガティブ・ニュートラルな評価を比較します。

これらの分析を組み合わせることで、検索上位サイトと自サイトのコンテンツの違いや改善点を明らかにし、より良いコンテンツ作成やSEO対策に役立てることができます。

分析のために必要な情報の抽出

自然言語処理による分析を行うために、どのような情報が必要になるのかを考えていきます。

情報量はどれくらい必要になるのか

自然言語処理で分析を行うために必要な情報量は、分析の目的やタスクによって異なります。一般的には、より多くの情報があれば、より正確な分析が可能になりますが、同時に計算コストや処理時間も増加します。

断片的な情報でも自然言語処理による分析は可能ですが、その精度は情報量に依存します。例えば、キーワード抽出や共起関係分析では、短いテキストでもある程度の精度で分析ができます。しかし、トピックモデリングや感情分析のようなタスクでは、より長いテキストや複数の文書が必要となることがあります。

スクレイピングで収集した断片的な情報を利用する場合、以下のような工夫が考えられます。

1. 複数の断片的な情報を組み合わせて、より完全な文書を構築する。
2. 分析タスクをシンプルに保ち、情報量が少なくても分析できるものに絞る。
3. 複数のサンプルを集めて、分析結果の平均や分布を調べることで、信頼性を向上させる。

これらの工夫を行うことで、スクレイピングで収集した断片的な情報でも、自然言語処理による分析を効果的に実施することができます。

分析目的やタスクを整理する

自然言語処理で分析を行うために必要な情報量は、分析の目的やタスクによって異なります。一般的には、より多くの情報があれば、より正確な分析が可能になりますが、同時に計算コストや処理時間も増加します。

断片的な情報でも自然言語処理による分析は可能ですが、その精度は情報量に依存します。例えば、キーワード抽出や共起関係分析では、短いテキストでもある程度の精度で分析ができます。しかし、トピックモデリングや感情分析のようなタスクでは、より長いテキストや複数の文書が必要となることがあります。

スクレイピングで収集した断片的な情報を利用する場合、以下のような工夫が考えられます。

1. 複数の断片的な情報を組み合わせて、より完全な文書を構築する。
2. 分析タスクをシンプルに保ち、情報量が少なくても分析できるものに絞る。
3. 複数のサンプルを集めて、分析結果の平均や分布を調べることで、信頼性を向上させる。

これらの工夫を行うことで、スクレイピングで収集した断片的な情報でも、自然言語処理による分析を効果的に実施することができます。

例：トピックやキーワードを分析する

1. キーワード抽出: 検索上位サイトと自サイトのコンテンツから、重要なキーワードを抽出します。この際、TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency) やテキストランクのようなアルゴリズムを利用することで、各サイトの重要キーワードを特定できます。上位サイトで頻出するキーワードと自サイトで不足しているキーワードを比較して、自サイトの改善ポイントを特定できます。
2. トピックモデリング: 検索上位サイトと自サイトのコンテンツを用いて、トピックモデリング（例：LDA: Latent Dirichlet Allocation）を行い、各サイトの主要トピックを特定します。上位サイトで扱われているトピックと自サイトでカバーされていないトピックを比較して、自サイトの改善ポイントを特定できます。
3. 共起関係分析: 検索上位サイトと自サイトのコンテンツにおいて、キーワード間の共起関係を分析します。共起関係を調べることで、関連キーワードや一緒に扱われることが多いキーワードを特定できます。これにより、自サイトでカバーすべきキーワードやトピックの組み合わせを見つけることができます。

これらの手法を組み合わせることで、検索上位サイトが持っている/力を入れているキーワードやトピックに対して、自サイトの足りない部分を特定し、検索ユーザーの満足度を高めるコンテンツ改善の方向性を見つけることができます。

例：ユーザーの満足度を調査する

自然言語処理を用いて文章構造分析や感情分析を行うことで、ユーザー満足度を評価することができます。以下にいくつかの方法を紹介します。

1. 文章構造分析: 自然言語処理を使って、文章の構造を分析することができます。例えば、係り受け解析を用いて、文の主語、述語、目的語などの関係性を把握することができます。文章構造の分析から、コンテンツの明瞭さや一貫性を評価できます。
2. 感情分析（Sentiment Analysis）: 感情分析を用いて、コンテンツ内のポジティブな表現やネガティブな表現を特定することができます。この分析により、ユーザーがコンテンツに対してどのような感情を持っているかを評価できます。感情分析は、製品レビューやユーザーのフィードバックなどのテキストデータを分析する際にも役立ちます。
3. 読みやすさスコア: 自然言語処理を用いて、文章の読みやすさを評価することができます。Flesch-Kincaid読みやすさスコアやGunning-Fog Indexなどの指標を利用して、文章の単語の難易度や文の長さに基づいて読みやすさを評価できます。これにより、ユーザーがコンテンツを理解しやすいかどうかを判断できます。

これらの分析手法を組み合わせることで、ユーザー満足度をより高いレベルで評価し、コンテンツの改善に役立てることができます。ただし、これらの手法はあくまでテキストデータに基づいた評価であり、ヒートマップなどの視覚的な分析ツールとは異なる情報を提供します。最適な評価方法を見つけるために、自然言語処理と視覚的な分析ツールを組み合わせて使用することが望ましいでしょう。

例：検索アルゴリズムを調査する

自然言語処理を用いてサイト内の情報を分析することで、Google検索アルゴリズムに影響を与える要素をある程度理解することができます。ただし、Googleの検索アルゴリズムは非常に複雑であり、定期的にアップデートされるため、完全に解釈することは難しいです。

以下に、自然言語処理を使って検索アルゴリズムに影響を与える要素を解釈する方法のいくつかを紹介します。

1. キーワード分析: 自然言語処理を用いて、ページ内のテキストからキーワードやフレーズを抽出し、それらが適切に使用されているかどうかを評価できます。また、キーワードの密度や分布を調べることで、検索エンジンがページをどのように解釈するかを推定できます。
2. トピックモデリング: トピックモデリングは、文書内の主要なトピックを抽出する自然言語処理の手法です。トピックモデリングを用いて、ページが扱っているトピックを特定し、それが検索アルゴリズムにどのように影響を与えるかを分析できます。
3. 内容の品質評価: 自然言語処理を使って、コンテンツの品質を評価することができます。例えば、読みやすさスコアや感情分析を用いて、ユーザーがコンテンツをどの程度魅力的に感じるかを評価できます。高品質なコンテンツは、検索アルゴリズムによって評価されやすくなります。
4. 内部リンク分析: 自然言語処理を使って、ページ内のテキストから内部リンクを抽出し、それらが適切に構築されているかどうかを評価できます。内部リンクは、サイト内で情報を整理し、検索エンジンがサイトをクロールしやすくするために重要です。

実際に自然言語処理を実行する

サイト分析のためにキーワード系の分析を行うための方法を考えていきます。

基本的なフローチャート

自然言語処理を利用してキーワード抽出、トピックモデリング、共起関係分析を行うためのステップは以下の通りです。

1. データの前処理:
   • スクレイピングで収集したテキストデータを整形し、分析に適した形にします。
   • 不要な記号や数字、特殊文字を削除し、テキストを小文字に変換します。
   • ストップワード（一般的で情報価値の低い単語）を除去します。
2. 単語のトークン化:
   • テキストを単語単位に分割し、単語のリストを作成します。
3. キーワード抽出:
   • トークン化された単語から、重要度が高いキーワードを抽出します。TF-IDFやTextRankなどのアルゴリズムを利用できます。
4. トピックモデリング:
   • トークン化された単語から、文書内の主要なトピックを抽出します。Latent Dirichlet Allocation (LDA) や Non-negative Matrix Factorization (NMF) などのアルゴリズムを利用できます。
5. 共起関係分析:
   • トークン化された単語を用いて、単語間の共起関係を分析します。単語のペアを作成し、それらがどれだけ頻繁に共起するかを計算します。これにより、関連性の高いキーワードやフレーズを特定できます。
6. 結果の可視化と解釈:
   • 分析結果を可視化し、意味のある情報を抽出します。例えば、トピックモデリングの結果を棒グラフで表現したり、共起関係をネットワーク図で表示したりできます。
   • 分析結果をもとに、サイトやコンテンツの改善点を特定し、戦略を立てます。

これらのステップに従って機能を実装することで、自然言語処理を活用したキーワード抽出、トピックモデリング、共起関係分析を行うことができます。必要に応じて、適切なライブラリやツールを使用して、効率的に分析を進めることができます。

データの前処理

データの前処理では、以下の手順を実行することで、分析に適した形にテキストデータを整形します。

1. テキストのクリーニング:
   • スクレイピングで収集したテキストデータから、不要な記号や数字、特殊文字を削除します。正規表現を使って簡単に削除できます。
2. 小文字化:
   • テキスト内のすべての単語を小文字に変換します。これにより、大文字と小文字の違いがないように単語を統一し、分析を容易にします。
3. トークン化:
   • テキストを単語単位に分割し、単語のリストを作成します。Pythonの自然言語処理ライブラリであるNLTKやspaCyを利用することで、簡単にトークン化が行えます。
4. ストップワードの除去:
   • 一般的で情報価値の低い単語（ストップワード）を除去します。NLTKやspaCyには、英語のストップワードが用意されており、簡単に除去ができます。他言語のストップワードを除去する場合は、適切なストップワードリストを用意して適用します。
5. ステミングまたはレンマタイゼーション（オプション）:
   • 単語の基本形に変換することで、単語の異なる形態を統一し、分析を容易にします。ステミングは単語の語幹を取り出す処理で、レンマタイゼーションは単語の原型（レンマ）を取り出す処理です。NLTKやspaCyを使って簡単に実行できます。

これらの手順を実行することで、分析に適した形にテキストデータを整形できます。データの前処理が適切に行われることで、自然言語処理の精度が向上し、より信頼性のある結果が得られます。

Pythonコード記述例

Pythonには自然言語処理をサポートするライブラリがいくつか存在し、これらを利用することで上記の前処理手順を実行することができます。主に使用されるライブラリは以下のとおりです。

1. NLTK (Natural Language Toolkit) – 自然言語処理のための包括的なライブラリで、トークン化、ストップワードの除去、ステミングなどの機能を提供しています。
2. spaCy – 高速で最新のアルゴリズムを使用した自然言語処理のためのライブラリで、トークン化、ストップワードの除去、レンマタイゼーションなどの機能があります。
3. TextBlob – シンプルで使いやすい自然言語処理ライブラリで、トークン化、ステミング、品詞タグ付けなどの機能があります。

これらのライブラリを利用することで、Pythonで自然言語処理の前処理手順を実行することができます。各ライブラリには独自の方法で関数やクラスが提供されているため、公式ドキュメントやチュートリアルを参照しながら、適切な方法で前処理を行ってください。

ライブラリのインストール

まずは必要なライブラリをインストールしましょう。以下のコマンドでNLTK, spaCy, TextBlobをインストールできます。

bash

pip install nltk spacy textblob

また、spaCyでは言語モデルを別途ダウンロードする必要があります。以下のコマンドで英語のモデルをダウンロードできます。

bash

python -m spacy download en_core_web_sm

前処理サンプルコード

次に、各ライブラリを使った前処理のサンプルコードを記述します。

python

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer

import spacy
import en_core_web_sm

from textblob import TextBlob

# サンプルテキスト
text = "This is a sample text for natural language processing. It will be used for demonstrating different libraries."

# NLTK
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

tokens = word_tokenize(text)
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words]

ps = PorterStemmer()
stemmed_tokens = [ps.stem(token) for token in filtered_tokens]

print("NLTK:")
print("Tokens:", tokens)
print("Filtered Tokens:", filtered_tokens)
print("Stemmed Tokens:", stemmed_tokens)

# spaCy
nlp = en_core_web_sm.load()
doc = nlp(text)

filtered_tokens_spacy = [token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
lemmatized_tokens_spacy = [token.lemma_ for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]

print("nspaCy:")
print("Filtered Tokens:", filtered_tokens_spacy)
print("Lemmatized Tokens:", lemmatized_tokens_spacy)

# TextBlob
blob = TextBlob(text)
tokens_textblob = blob.words
filtered_tokens_textblob = [token for token in tokens_textblob if token.lower() not in stop_words]

print("nTextBlob:")
print("Tokens:", tokens_textblob)
print("Filtered Tokens:", filtered_tokens_textblob)

このサンプルコードでは、NLTK, spaCy, TextBlobの3つのライブラリを使ってテキストの前処理を行っています。各ライブラリでトークン化、ストップワードの除去、そしてステミング（NLTK）、レンマタイゼーション（spaCy）が行われています。各ライブラリの特性に応じて、必要な処理を適用してください。

参考：ライブラリの役割

1. NLTK (Natural Language Toolkit): NLTKは、Pythonで自然言語処理タスクを実行するための広範なライブラリです。NLTKは、テキストのトークン化、文の分割、品詞タグ付け、構文解析、意味解析などの基本的な処理を提供しています。さらに、NLTKはテキストの前処理のためのツール（ストップワードリスト、ステミング、レンマタイゼーション）も提供しています。
2. spaCy: spaCyは、高速で産業規模の自然言語処理を実現するためのPythonライブラリです。spaCyは、NLTKと同様の基本的な処理を提供していますが、より高速で効率的に動作することが特徴です。また、統合された単一のAPIを通じて様々な処理が提供されており、ユーザーフレンドリーなインターフェースが特徴です。spaCyは、トークン化、品詞タグ付け、依存関係解析、固有表現抽出、単語ベクトル表現などの処理を提供しています。
3. TextBlob: TextBlobは、Pythonのテキスト処理ライブラリで、簡単なAPIを通じて自然言語処理のタスクを実行できます。TextBlobは、NLTKとPatternライブラリを基にしており、トークン化、品詞タグ付け、名詞句抽出、情感分析、単語の変換（ステミング、レンマタイゼーション、プルーラライゼーションなど）、翻訳、スペルチェックなどの処理を提供しています。

単語のトークン化

単語のトークン化は、テキストを個々の単語やトークンに分割する処理です。この手順は、自然言語処理の基本的な前処理ステップであり、さまざまなタスクにおいて重要です。以下に、単語のトークン化の一般的な手順を説明します。

1. テキストの読み込み: まず、テキストデータを読み込みます。これは、ファイルやウェブページからのテキスト取得、または既にメモリ上にある文字列の形式で行われることが一般的です。
2. テキストの正規化: テキストデータを正規化します。これには、テキストを小文字に変換する、不要な空白や句読点を削除する、特殊文字や記号を取り除くなどの処理が含まれます。正規化は、結果として得られるトークンの一貫性と品質を向上させることが目的です。
3. トークン化の実行: ここで、選択した自然言語処理ライブラリ（NLTK、spaCy、TextBlobなど）を使用して、テキストを単語やトークンに分割します。これらのライブラリは、一般的なトークン化のアルゴリズムを提供しており、簡単に使用できます。

例えば、NLTKを使った単語トークン化のコードは以下のようになります。

python

from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "This is an example sentence for word tokenization."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

このコードは、与えられたテキストを単語にトークン化し、トークンのリストを出力します。

4. 結果の確認: トークン化された単語のリストを確認し、適切にトークン化されているかを検証します。必要に応じて、トークン化のアルゴリズムを調整したり、さらなる前処理を実施することがあります。

単語のトークン化は、テキスト分析の基本的な前処理手順であり、これによりテキストデータを解析しやすい形式に変換できます。

日本語を処理する

日本語の処理には、英語とは異なるいくつかの特別な工程が必要になります。主な違いは、日本語が単語間にスペースを持たないため、単語のトークン化が難しくなることです。日本語の自然言語処理では、次のような工程が追加されることがあります。

1. 分かち書き: 英語では単語がスペースで区切られているため、簡単に単語を分割できますが、日本語では単語が連結しているため、分かち書きという工程が必要です。分かち書きは、文章を単語単位に分割する処理です。これには、形態素解析器（例：MeCab, Janome, Sudachi, Kuromoji）を使用します。
2. ストップワードの選定: 日本語のストップワードも英語とは異なります。一般的な日本語のストップワードリストを使用するか、独自のリストを作成して使用します。
3. 品詞フィルタリング: 日本語では、助詞や助動詞など、分析において重要でない品詞をフィルタリングすることが役立ちます。形態素解析器を使用して、各単語の品詞情報を取得し、重要な品詞だけを残すフィルタリング処理を行います。

これらの日本語に特有の工程を考慮して、データの前処理とストップワード処理を行います。日本語の自然言語処理に対応したライブラリやツールを使用することで、これらの処理を効率的に行うことができます。

トークン化のコード例

日本語の単語のトークン化を行うために、MeCabという形態素解析器を使って処理を行うPythonコードを記述します。まず、MeCabというライブラリをインストールする必要があります。

コマンドプロンプトやターミナルで以下のコマンドを実行してMeCab本体とPython用のバインディングをインストールしてください。

bash

# MeCabのインストール
!apt-get -q -y install sudo file mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git curl python-mecab
# mecab-python3のインストール
!pip install mecab-python3

インストールが完了したら、以下のようなコードで日本語の単語トークン化ができます。

python

import MeCab

# MeCabのインスタンスを作成
tagger = MeCab.Tagger()

# トークン化するテキスト
text = "日本語の単語トークン化を行います。"

# トークン化
parsed_text = tagger.parse(text)

# 結果を表示
print(parsed_text)

このコードは、MeCabを使用して日本語テキストを単語にトークン化しています。出力結果には単語とその品詞情報が含まれています。

ステップ1とステップ2を組み合わせる

ステップ1とステップ2を組み合わせて、テキストの前処理とトークン化を行うPythonコードは以下のようになります。

python

import re
import MeCab
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 日本語のストップワードを設定
japanese_stopwords = set(stopwords.words('japanese'))

# MeCabのインスタンスを作成
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")

def clean_text(text):
    # 改行・タブ・全角スペースを削除
    text = re.sub('r|n|t|　', '', text)
    # 不要な文字（句読点や記号など）を削除
    text = re.sub('[、。！？!?,.；【】『』[]‘’“”()（）]', '', text)
    return text

def tokenize_and_remove_stopwords(text):
    # MeCabでトークン化
    node = tagger.parseToNode(text)
    tokens = []

    # 各単語に対して、品詞フィルタリングとストップワード処理
    while node:
        features = node.feature.split(',')
        pos = features[0] # 品詞
        surface = node.surface # 単語

        if pos not in ['助詞', '助動詞', '記号'] and surface not in japanese_stopwords:
            tokens.append(surface)

        node = node.next

    return tokens

# サンプルテキスト
text = """
ここに日本語のテキストが入ります。
"""

# テキストの前処理
cleaned_text = clean_text(text)

# 前処理したテキストをトークン化し、ストップワードを除去
tokens = tokenize_and_remove_stopwords(cleaned_text)

print(tokens)

このコードでは、まずテキストの前処理を行い、その後トークン化とストップワードの除去を行っています。注意点として、このコードは日本語テキストを前提にしています。英語や他の言語のテキストに対しては、適切なライブラリやストップワードリストを用意する必要があります。

品詞フィルタリングとストップワード処理を追加した日本語の単語トークン化のコードを以下に示します。

python

import MeCab

# MeCabのインスタンスを作成
tagger = MeCab.Tagger()

# トークン化するテキスト
text = "日本語の単語トークン化を行います。"

# ストップワードのリスト
stopwords = ['の', 'を', 'です', 'ます', '行']

# トークン化
node = tagger.parseToNode(text)

# トークンを保持するリスト
tokens = []

while node:
    # 品詞情報を取得
    pos = node.feature.split(',')[0]

    # 品詞フィルタリング（名詞、動詞、形容詞のみを抽出）
    if pos in ['名詞', '動詞', '形容詞']:
        word = node.surface

        # ストップワード処理
        if word not in stopwords:
            tokens.append(word)

    node = node.next

# 結果を表示
print(tokens)

このコードでは、MeCabを使用して日本語テキストを単語にトークン化し、品詞フィルタリングで名詞、動詞、形容詞のみを抽出しています。さらに、ストップワードリストに含まれる単語を除外することで、より分析に適した単語のリストを作成しています。ストップワードリストは適宜変更・追加してください。

キーワード抽出

キーワード抽出は、テキストから重要な単語やフレーズを自動的に抽出する自然言語処理のタスクです。これにより、文書の内容を簡潔に表現するキーワードを特定することができます。キーワード抽出には様々な手法が存在しますが、以下に代表的なものをいくつか紹介します。

1. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): TF-IDFは、単語の出現頻度（TF: Term Frequency）とその単語が含まれる文書の数の逆数（IDF: Inverse Document Frequency）を組み合わせた手法です。TF-IDF値が高い単語ほど、その文書にとって重要なキーワードと考えられます。この手法は、特定の文書に特徴的な単語を見つけるのに役立ちますが、トピックの特徴を捉えるのは難しいことがあります。
2. TextRank: TextRankは、グラフベースのアルゴリズムで、ページランクというWebページのランキング手法を応用しています。テキスト内の単語をノードとし、単語間の共起関係をエッジとしたグラフを作成します。その後、ページランクアルゴリズムを適用して、各単語の重要度を計算します。重要度が高い単語ほど、そのテキストにおいて重要なキーワードと考えられます。
3. Rapid Automatic Keyword Extraction (RAKE): RAKEは、テキストからキーワードフレーズを抽出するシンプルなアルゴリズムです。RAKEでは、テキストを単語単位に分割し、ストップワードや句読点を区切りとしてキーワードフレーズを特定します。その後、各キーワードフレーズのスコアを計算し、スコアが高いものを重要なキーワードとして抽出します。

これらの手法は、それぞれ異なるアプローチでキーワード抽出を行います。適切な手法を選択することで、文書の特徴や目的に応じたキーワード抽出が可能になります。

TF-IDFを使用してキーワード抽出を行う

ここでは、TF-IDFを使用してキーワード抽出を行い、検索上位サイトと自サイトのキーワードを比較する例を示します。必要なライブラリはsklearnです。

まず、必要なライブラリをインストールしてインポートします。

python

!pip install scikit-learn
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

次に、検索上位サイトのテキストデータ（例：top_site_texts）と自サイトのテキストデータ（例：your_site_texts）を用意します。

python

top_site_texts = ["検索上位サイトのテキスト1", "検索上位サイトのテキスト2", "検索上位サイトのテキスト3"]
your_site_texts = ["自サイトのテキスト"]

TF-IDFベクトル化を行い、各文書のキーワードの重要度を計算します。

python

# 全ての文書を結合
all_texts = top_site_texts + your_site_texts

# TF-IDFベクトル化
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(all_texts)

# 各文書のキーワードの重要度を計算
keywords_importance = np.asarray(tfidf_matrix.mean(axis=0)).ravel().tolist()
keywords_importance_scores = dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), keywords_importance))

# キーワードを重要度順にソート
sorted_keywords = sorted(keywords_importance_scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

この例では、検索上位サイトと自サイトのテキストデータを結合し、TF-IDFベクトル化を行っています。その後、各キーワードの重要度を計算し、重要度順にソートしています。

最後に、上位のキーワードを表示して、検索上位サイトと自サイトのキーワードを比較します。

python

# 上位のキーワードを表示
top_keywords = sorted_keywords[:10]
print("Top 10 Keywords:")
for keyword, importance in top_keywords:
    print(f"{keyword}: {importance}")

このコードは、上位10個のキーワードを表示します。これを基に、自サイトの足りない情報を特定し、改善策を検討することができます。ただし、実際にはもう少し複雑な分析が必要になることがあります。例えば、共起関係分析やトピックモデリングを追加することで、より詳細な情報を得ることができます。

共起関係分析

共起関係分析では、キーワードがどの程度頻繁に一緒に現れるかを調べることができます。この情報を利用して、キーワードの関連性を把握し、より強力なコンテンツ改善策を立てることができます。

python

import itertools
from collections import defaultdict, Counter

def co_occurrence_analysis(tokenized_texts):
    co_occurrence_dict = defaultdict(Counter)
    for text in tokenized_texts:
        for word1, word2 in itertools.combinations(set(text), 2):
            co_occurrence_dict[word1][word2] += 1
            co_occurrence_dict[word2][word1] += 1
    return co_occurrence_dict

# トークン化された文書のリストを用意
tokenized_texts = [tokenize(text) for text in all_texts]  # tokenize()は前述のトークン化関数

# 共起関係分析を実行
co_occurrence_dict = co_occurrence_analysis(tokenized_texts)

# 結果を表示
print(co_occurrence_dict)

トピックモデリング

トピックモデリングでは、文書に潜在的なトピックを割り当てることができます。この情報を利用して、類似したトピックの文書をグループ化し、コンテンツ改善策を立てることができます。ここでは、Latent Dirichlet Allocation (LDA) を使ったトピックモデリングを行います。

python

pip install gensim
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import LdaModel

# トピック数を設定
num_topics = 5

# トークン化された文書を用意
tokenized_texts = [tokenize(text) for text in all_texts]  # tokenize()は前述のトークン化関数

# 辞書とコーパスを作成
dictionary = Dictionary(tokenized_texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in tokenized_texts]

# LDAモデルをトレーニング
lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, random_state=42)

# トピックを表示
for i in range(num_topics):
    words = [dictionary[word_id] for word_id, _ in lda_model.get_topic_terms(i)]
    print(f"Topic {i+1}: {', '.join(words)}")

ステップ1〜ステップ3まとめコード

以下に、ステップ1からステップ3までの内容を含むPythonコードをまとめています。

python

# 必要なライブラリのインポート
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
import MeCab
from collections import defaultdict, Counter
import itertools
from gensim.corpora import Dictionary
from gensim.models import LdaModel

# ステップ1: データの前処理
def clean_text(text):
    # HTMLタグの削除
    soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
    text = soup.get_text()

    # 改行・タブの削除
    text = re.sub(r'n|t', ' ', text)

    return text

# ステップ2: トークン化
def tokenize_japanese(text):
    mecab = MeCab.Tagger("-Ochasen")
    mecab.parse("")
    node = mecab.parseToNode(text)
    words = []
    
    while node:
        if node.feature.split(",")[0] in ["名詞", "動詞", "形容詞"]:
            words.append(node.surface)
        node = node.next
    
    return words

# ストップワードの処理
def remove_stopwords(words):
    japanese_stopwords = set(stopwords.words("japanese"))
    words = [word for word in words if word not in japanese_stopwords]
    return words

# ステップ3: キーワード抽出
def keyword_extraction(tokenized_texts):
    keywords = []
    for text in tokenized_texts:
        words = remove_stopwords(text)
        keywords.extend(words)
    return Counter(keywords)

# 共起関係分析
def co_occurrence_analysis(tokenized_texts):
    co_occurrence_dict = defaultdict(Counter)
    for text in tokenized_texts:
        for word1, word2 in itertools.combinations(set(text), 2):
            co_occurrence_dict[word1][word2] += 1
            co_occurrence_dict[word2][word1] += 1
    return co_occurrence_dict

# トピックモデリング
def topic_modeling(tokenized_texts, num_topics=5):
    dictionary = Dictionary(tokenized_texts)
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in tokenized_texts]
    lda_model = LdaModel(corpus, num_topics=num_topics, id2word=dictionary, random_state=42)
    return lda_model

# 具体的な処理
raw_texts = ["サンプルテキスト1", "サンプルテキスト2", "サンプルテキスト3"]  # 実際にはスクレイピングで取得したテキストデータを使用

# データ前処理
cleaned_texts = [clean_text(text) for text in raw_texts]

# トークン化
tokenized_texts = [tokenize_japanese(text) for text in cleaned_texts]

# キーワード抽出
keywords_counter = keyword_extraction(tokenized_texts)
print(keywords_counter)

# 共起関係分析
co_occurrence_dict = co_occurrence_analysis(tokenized_texts)
print(co_occurrence_dict)

# トピックモデリング
lda_model = topic_modeling(tokenized_texts)
for i in range(lda_model.num_topics):
    words = [lda_model.id2word[word_id] for word_id, _ in lda_model.get_topic_terms(i)]
    print(f"Topic {i+1}: {', '.join(words)}")

トピックモデリング

トピックモデリングは、文書内の隠れたトピックやテーマを発見する手法です。これにより、文書の内容を要約し、文書間の類似性を評価することができます。トピックモデリングは、機械学習と統計学の技法を組み合わせて実現されており、大量のテキストデータを効果的に処理できることが特徴です。

主要なトピックモデリング手法には、以下の2つがあります。

1. Latent Dirichlet Allocation (LDA): LDAは、文書が複数のトピックから生成されると仮定し、各単語が特定のトピックに関連する確率分布に従って生成されると仮定する生成確率モデルです。LDAは、文書内の単語の出現パターンからトピックを推定し、各文書がどのトピックから生成されたかを推定します。
2. Non-negative Matrix Factorization (NMF): NMFは、非負制約付きの行列分解手法で、文書-単語行列をトピック行列と単語-トピック行列に分解します。この分解により、各文書がどのトピックに関連しているか、および各トピックに寄与する主要な単語が抽出されます。

トピックモデリングを適用することで、検索上位サイトと自サイトの主要なトピックを比較し、自サイトの足りない情報や強化すべき点を特定することができます。

結局、何が起きるの？

これらの処理を適用することで、取得した情報群は、以下のような形に変化します。

1. キーワード抽出: 各文書から重要なキーワードが抽出され、そのキーワードの重要度が評価されます。これにより、検索上位サイトや自サイトがどのキーワードに焦点を当てているかを理解できます。
2. 共起関係分析: 単語の共起関係が分析され、それぞれの単語がどのように関連しているかが明らかになります。これにより、検索上位サイトや自サイトがどのような単語の組み合わせで内容を構築しているかが分かります。
3. トピックモデリング: 文書内の主要なトピックが抽出され、各文書がどのトピックに関連しているかが評価されます。これにより、検索上位サイトや自サイトの主要なトピックやテーマを比較し、自サイトの足りない情報や強化すべき点を特定できます。

これらの手法によって分析結果が表示され、理解しやすい形で提示されます。ただし、分析のための手法は多様であり、目的に応じてさらに手法を取り入れることが可能です。例えば、感情分析や文章の類似度計算など、特定の目的に応じた追加の分析手法を適用することができます。適切な手法を選択し、組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます。

実例で解説

例として、検索上位のウェブサイトAと自サイトBが、「環境問題」というトピックで記事を書いているとしましょう。

1. キーワード抽出: サイトAの記事からは、「温暖化」「再生可能エネルギー」「炭素排出量」などのキーワードが抽出され、サイトBの記事からは、「温暖化」「オゾン層」「地球温暖化」などのキーワードが抽出されました。これにより、サイトAが再生可能エネルギーや炭素排出量に焦点を当てていることがわかり、自サイトBがこれらのキーワードを取り上げていないことが分かります。
2. 共起関係分析: サイトAの記事では、「温暖化」と「炭素排出量」が共起していることが分かり、サイトBの記事では、「温暖化」と「オゾン層」が共起していることが分かります。これにより、サイトAが温暖化と炭素排出量の関係性に重点を置いていることが理解でき、自サイトBではこの点が弱いことが分かります。
3. トピックモデリング: サイトAの記事で抽出されたトピックは、「温暖化対策」「再生可能エネルギー」「炭素排出削減」などであり、サイトBの記事で抽出されたトピックは、「オゾン層」「温暖化の影響」「エコロジー」などです。これにより、サイトAが温暖化対策や再生可能エネルギーに重点を置いていることがわかり、自サイトBではこれらのトピックが不足していることが分かります。

これらの結果から、自サイトBは「再生可能エネルギー」や「炭素排出量」に関する情報を充実させ、さらに「温暖化対策」や「炭素排出削減」などのトピックについても取り上げることで、検索上位サイトに対抗できるコンテンツを作成することができます。

どうやって評価する？

キーワード抽出だけでなく、共起関係分析やトピックモデリングも組み合わせることで、より深い分析が可能になります。

キーワードが羅列されているだけで、実際のコンテンツが関連性が薄い場合、共起関係分析やトピックモデリングの結果がそれを示すことがあります。共起関係分析で関連性のあるキーワードが共起していない場合や、トピックモデリングで専門性の高いトピックが抽出されない場合、コンテンツが専門性に欠けていると判断できます。

このような分析を通じて、自サイトのコンテンツが検索上位サイトと比較してどのような点で劣っているのか、またどのような改善が必要かを判断し、検索順位向上のための戦略を立てることができます。

記述するコード例

まず必要なライブラリをインストールしましょう。次のライブラリが必要です。

• scikit-learn: トピックモデリングのためのLDAやNMFなどのアルゴリズムを提供しています。
• pandas: データの操作や整形に便利な機能を提供します。
• networkx: 共起関係分析のためのネットワーク分析を行う機能を提供します。

diff

!pip install scikit-learn pandas networkx

以下に、キーワード抽出、共起関係分析、トピックモデリングを行うPythonコードの例を示します。

python

import pandas as pd
import networkx as nx
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation, NMF

# サンプルデータ
documents = [
    '犬と猫はペットとして人気がある。',
    '猫は独立していて飼い主に対してあまり依存しない。',
    '犬は忠実で飼い主に対して従順であることが多い。',
    'ペットには他にも鳥やハムスターなどがいるが、犬と猫が最も人気がある。',
]

# TF-IDFによるキーワード抽出
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()

# TF-IDFの高い単語を表示
top_n = 5
for i, doc in enumerate(documents):
    print(f"Document {i + 1}:")
    tfidf_scores = list(zip(feature_names, tfidf_matrix[i].toarray()[0]))
    sorted_scores = sorted(tfidf_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_n]
    for word, score in sorted_scores:
        print(f"{word}: {score}")

# 共起関係分析
co_occurrence_matrix = (tfidf_matrix.T * tfidf_matrix).todense()
graph = nx.from_numpy_matrix(co_occurrence_matrix)
words = list(vectorizer.get_feature_names_out())
nx.relabel_nodes(graph, dict(enumerate(words)), copy=False)

# エッジの重みが高いものを表示
top_n = 5
sorted_edges = sorted(graph.edges(data=True), key=lambda x: x[2]['weight'], reverse=True)[:top_n]
for edge in sorted_edges:
    print(edge)

# トピックモデリング (LDA)
num_topics = 2
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=num_topics, random_state=42)
lda.fit(tfidf_matrix)

# トピックごとの単語の重要度を表示
top_n = 5
for i, topic in enumerate(lda.components_):
    print(f"Topic {i + 1}:")
    topic_words = topic.argsort()[:-top_n - 1:-1]
    for word_index in topic_words:
        print(f"{feature_names[word_index]}: {topic[word_index]}")

上記のコードでは以下の3つの分析を行っています。

1. キーワード抽出: TF-IDFを使って、各文書で重要な単語を抽出しています。抽出された単語は、文書内での重要度が高い順に表示されます。
2. 共起関係分析: 共起行列を作成し、networkxを使って共起関係の強い単語ペアを見つけ出しています。エッジの重みが高い単語ペアが共起関係が強いことを示しています。
3. トピックモデリング: LDAを使って、文書内の潜在的なトピックを抽出しています。各トピックにおいて、重要度の高い単語を表示しています。

これらの結果を使って、サイトのコンテンツを改善する方向性を見つけることができます。例えば、キーワード抽出や共起関係分析の結果を参考にして、コンテンツ内で取り上げるべきキーワードや関連する情報を強化したり、トピックモデリングの結果を使って、ユーザーが求めている情報をより明確に伝えるような構成に変更することができます。

結果の可視化と解釈

これまでのステップで得られた分析結果を可視化し、その結果を解釈します。主に以下の要素について可視化が行われることが一般的です。

1. キーワード抽出: 抽出されたキーワードの一覧や頻度を表示することができます。これにより、文章や文書内で最も重要であると判断されたキーワードを確認することができます。
2. トピックモデリング: トピックごとの主要な単語や、それらのトピックに割り当てられた文書の割合を表示することができます。これにより、文書全体がどのようなトピックに分類されるかを理解することができます。
3. 共起関係分析: 共起関係の強い単語ペアを可視化することができます。ネットワーク図やヒートマップなどの形式で表示することが一般的です。これにより、どの単語が他の単語と密接に関連しているかを確認することができます。

これらの可視化結果を解釈することで、検索上位サイトと自サイトの内容の違いや足りない情報を特定し、自サイトのコンテンツを改善するための具体的な指針を得ることができます。

出力方法を工夫する

可視化や解釈のために、以下のような方法が役立ちます。

1. グラフやチャートを使う: データをグラフやチャートで表示することで、視覚的に理解しやすくなります。Pythonでは、matplotlibやseaborn、plotlyなどのライブラリを使って、様々なグラフやチャートを作成できます。
2. ワードクラウドを作成する: キーワードの頻度に応じて、単語の大きさを変えて表示するワードクラウドを作成することで、重要なキーワードが一目でわかるようになります。Pythonでは、wordcloudライブラリを使ってワードクラウドを作成できます。
3. データを整理して表形式で表示: 抽出されたデータを表形式で整理して表示することで、データの比較や解釈が容易になります。Pythonでは、pandasライブラリを使ってデータフレームを作成し、データを整理できます。
4. 複数の可視化を組み合わせる: キーワード抽出、トピックモデリング、共起関係分析の結果をそれぞれ別々に可視化するだけでなく、これらの結果を組み合わせた可視化も有益です。例えば、トピックごとに共起関係分析を行ったり、キーワード抽出の結果をトピックモデリングに反映させたりすることができます。
5. 結果のインタラクティブな表示: インタラクティブなグラフやチャートを作成することで、ユーザーがデータを自由に探索できるようになります。Pythonでは、PlotlyやBokehなどのライブラリを使ってインタラクティブな可視化を作成できます。

これらの方法を適切に組み合わせることで、抽出されたデータの可視化や解釈が容易になり、検索上位サイトと自サイトの違いや足りない情報を特定する助けとなります。

Pandasライブラリ

データ内容を分析するための工夫として、以下の手法が簡単かつ効果的です。

1. データの要約統計量を算出: pandasライブラリを使用してデータフレームを作成し、各列の平均値、中央値、最大値、最小値、標準偏差などの要約統計量を算出することで、データの傾向を把握することができます。これにより、データの分布や偏りを簡潔にまとめることができます。

python

import pandas as pd

# データフレームの作成
data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'column2': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 要約統計量の算出
summary_statistics = df.describe()
print(summary_statistics)

2. 相関係数の算出: 複数の変数間の相関係数を算出することで、変数間の関係性を評価できます。pandasを使って、データフレーム内の全ての変数のペアの相関係数を一度に計算することができます。

python

# 相関係数の算出
correlations = df.corr()
print(correlations)

3. 上位・下位N件のデータを抽出: ソートを行った上で、上位・下位N件のデータを抽出することで、特定の指標に基づいてデータを簡潔にまとめることができます。たとえば、キーワードの出現頻度に基づいて上位N件のキーワードを抽出することができます。

python

# ソートと上位N件のデータ抽出
top_n = 3
sorted_df = df.sort_values(by='column1', ascending=False)
top_n_data = sorted_df.head(top_n)
print(top_n_data)

これらの手法を適切に組み合わせることで、データ分析結果を簡潔にまとめることができます。また、開発段階では表形式で結果を出力することが望ましいとのことですので、pandasのデータフレームを活用してデータを整理し、必要に応じてCSVやExcel形式で出力することも可能です。

やることまとめ

Pythonに必要なライブラリ

ステップ1からステップ6までの内容を含めた全ての必要なライブラリを以下にまとめます。

python

# スクレイピングに必要なライブラリ
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 自然言語処理に必要なライブラリ
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
import MeCab

# キーワード抽出に必要なライブラリ
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer

# 共起関係分析に必要なライブラリ
import networkx as nx

# トピックモデリングに必要なライブラリ
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation, NMF

# データフレーム操作、統計量、データの可視化に必要なライブラリ
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 必要に応じてnltkのデータをダウンロード
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

これらのライブラリをインストールして、必要に応じてインポートして使用してください。各ステップで必要な機能を実装する際に、適切なライブラリを利用できるようになります。

インストール用コマンドまとめ

ライブラリをインストールするために、以下のコマンドを実行してください。これにより、必要なライブラリがインストールされます。

bash

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install nltk
pip install mecab-python3
pip install scikit-learn
pip install networkx
pip install pandas
pip install numpy
pip install matplotlib
pip install seaborn

これらのコマンドを実行することで、必要なライブラリがインストールされ、Pythonで使用する準備が整います。

ステップ1からステップ6までのPythonコード記述

以下に、ステップ1からステップ6までのPythonコードをまとめています。

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import MeCab
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import networkx as nx
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# ステップ1: データの収集 (スクレイピング)
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
content = response.content
soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
text = soup.get_text()

# ステップ2: 前処理
nltk.download("stopwords")
stop_words = set(stopwords.words("japanese"))

# MeCabの準備
tagger = MeCab.Tagger()

# ステップ3: トークン化
def tokenize(text):
    node = tagger.parseToNode(text)
    tokens = []
    while node:
        if node.feature.split(",")[0] in ["名詞"]:
            tokens.append(node.surface)
        node = node.next
    return tokens

tokens = tokenize(text)

# ステップ4: キーワード抽出 (TF-IDF)
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words=stop_words)
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text])
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
tfidf_scores = tfidf_matrix.toarray()[0]
top_keywords = pd.DataFrame(data={"keyword": feature_names, "tfidf_score": tfidf_scores})
top_keywords = top_keywords.sort_values(by="tfidf_score", ascending=False).head(10)

# ステップ5: 共起関係分析
bigrams = nltk.bigrams(tokens)
bigram_freq = nltk.FreqDist(bigrams)
bigram_df = pd.DataFrame(bigram_freq.items(), columns=["bigram", "count"])
bigram_df = bigram_df.sort_values(by="count", ascending=False).head(10)

# ステップ6: トピックモデリング (LDA)
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=5)
lda.fit(tfidf_matrix)
for i, topic in enumerate(lda.components_):
    print(f"Topic {i}:")
    print([vectorizer.get_feature_names()[index] for index in topic.argsort()[-10:]])

# ステップ7: 結果の可視化と解釈
# キーワードとスコアを表示
print(top_keywords)

# 共起関係分析の結果を表示
print(bigram_df)

# 相関係数を算出
correlation_matrix = np.corrcoef(tfidf_matrix.toarray())
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap="coolwarm")
plt.show()

このコードは、ステップ1からステップ6までの各処理を行い、ステップ7で結果の可視化と解釈を行っています。キーワード抽出、共起関係分析、トピックモデリングの結果を表示しています。

まとめ：「自然言語処理」についての体験談

この項目はChatGPTの出力を待ちながら、考えたことや他の方の意見などを参考にしながら、いろいろなメモを書いておきます。

「自然言語処理」できることメモ

これは本当のメモ。

• データ抽出と分析はセットだけど、やっぱり難しいな
• ChatGPTがいなければ何にもできなかったし触れることもなかったであろう分野
• というわけで、私に聞いても何も出てこないので、興味があれば専門家に聞くのがいいかと思います

今後やりたいことメモ

こちらもメモ。

• APIを利用できるまでのPython基礎編
• ブログ運営に役立ちそうなChatGPTの利用方法
• 情報収集した内容を踏まえてブログ記事に投稿する手順
• 正規表現を利用した有効な検索方法をChatGPTに生成させる
• 毎日チェックすべき情報をまとめるツール作成（おそらくPython）
• 毎日のやることをChatGPTに相談できる（秘書化）
• WordPressの記事をデータベース化してユーザーに任意の情報を抽出・操作できるサイト構造を目指す
• データ検索機能（キャラ名を入力するとデータテーブルがそれだけになる、的な）

「自然言語処理」に関する口コミや評判

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「自然言語処理」に関するよくある質問

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