text_visualize: 単語出現頻度の可視化

word_wakati.py

create_parser(worker, parts_of_speech=['名詞'],stopwords=[])

• parserを構築して返す。
• worker str: パーサー種別　'janome' or 'mecab'
• parts_of_speech [str]:解析結果に含まれる品詞
• stopwords [str]: 解析結果に含まれない不要語

word_seq(text, parser=None)

• 日本語文字列textに対しparserを使って形態素解析を行う
• 指定品詞を抽出
• 不要語、記号を削除
• 上記で得られた単語をリストで返す

卒業論文題目における単語出現頻度の可視化

• 卒業論文題目一覧表(.csv)を読み込み, pandas.DataFrameに保存
• 対象年度、対象研究室を指定
• 不要語、品詞を指定
• 集計対象年度範囲を指定
• 研究室・年度範囲の題目をリストとして抽出
• word_seq()を呼び出して解析し、単語リストをスペース区切りで再び文字列化 　
  例えば "自律走行ロボットの制御方法に関する研究"->"自律..走行..ロボット..制御..方法..関する..研究"
• nlpotで出現頻度を調査し、WordCloud、Unigram図で可視化