Ninja フォルクスワーゲン・ゴルフV★コードNO◆17913 H2 日産 レーシングスライダー -LUXブラック ジェネレーター ジュラコン/ホワイト AGRAS(アグラス)



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※装着画像はジュラコン/ブラック仕様の画像です(参考画像)。実際にお届けする商品はジュラコン/ホワイトです。ご注意ください。ジェネレーター(アルミベース+ジュラコン)エンジン左側、ジェネレーターカバーのボルトと共締めで取り付けます。※カウルへ無加工で取り付けることができます。※サーキット走行等、走行条件によっては車両のバンク角が損なわれる場合もございます。ご注意ください。【商品名】レーシングスライダー ジェネレーター ジュラコン/ホワイト【商品番号】A6-342-496-000【メーカー】AGRAS(アグラス)【車種メーカー】KAWASAKI(カワサキ)【適合車種】Ninja H2【適合車種】Ninja H2※装着画像はジュラコン/ブラック仕様の画像です(参考画像)。実際にお届けする商品はジュラコン/ホワイトです。ご注意ください。zero200498

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ぬいぐるみライフ(仮)

2011-02-12

映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた


脚本の入手

PDFからプレーンテキストへの変換

  • ^Mを改行文字(\n)に置き換える (^Mは制御文字.ターミナルやVimだとCtrl-V Ctrl-Mで入力できる)
  • ^Lを取り除く (^Lも制御文字.Ctrl-V Ctrl-Lで入力できる)
  • シングルクォートなどの記号が変な制御文字に化けているのでPDFと照らし合わせながら置換する
  • ページ番号だけの行を取り除く
  • などなど

NLTKを使って遊ぶ

$ python
>>> import nltk
  • 文書の単語数の確認
  • 特定の単語の検索
  • 特定の単語が出現する文の検索
  • 単語の頻度分布の可視化
  • 場面ごとの登場人物の推移の可視化

データを読み込む

>>> raw = open('the_social_network.txt').read()
>>> tokens = nltk.word_tokenize(raw)
>>> text = nltk.Text(tokens)
>>> type(raw)
<type 'str'>
>>> raw
'FROM THE BLACK WE HEAR--\nMARK (V.O.)\nDid you know there are more pe
ople with\ngenius IQ\'s living in China than there\nare people of any
kind living in the\nUnited States?\nERICA (V.O.)\nThat can\'t possibly
be true.\nMARK (V.O.)\nIt is.\nERICA (V.O.)\nWhat would account for th
at?\nMARK (V.O.)\nWell, first, an awful lot of people live\nin China.
(略)
>>> type(tokens)
<type 'list'>
>>> tokens
['FROM', 'THE', 'BLACK', 'WE', 'HEAR--', 'MARK', '(', 'V.O.', ')', 'Di
d', 'you', 'know', 'there', 'are', 'more', 'people', 'with', 'genius',
'IQ', "'s", 'living', 'in', 'China', 'than', 'there', 'are', 'people',
'of', 'any', 'kind', 'living', 'in', 'the', 'United', 'States', '?', '
ERICA', '(', 'V.O.', ')', 'That', 'ca', "n't", 'possibly', 'be', 'true
(略)
>>> type(text)
<class 'nltk.text.Text'>
>>> text
<Text: FROM THE BLACK WE HEAR-- MARK ( V.O....>

文書の単語数を調べる

>>> len(tokens)
34821
>>> tokens_l = [w.lower() for w in tokens]
>>> len(set(tokens_l))
4275

Emacs vs Vim (or Vi)!!!

>>> tokens_l.count('emacs')
3
>>> tokens_l.count('vim')
0
>>> tokens_l.count('vi')
0

特定の単語が出現する文を検索する

>>> text.concordance('Facebook', lines=5)
Displaying 5 of 47 matches:
 on his desktop labeled " Kirkland Facebook " . He clicks and opens it. A menu
 's a Tuesday night ? The Kirkland Facebook is open on my desktop and some of 
hese people have pretty horrendous Facebook pics . ( MORE ) Billy Olson 's sit
does n't keep a public centralized Facebook so I 'm going to have to get all t
ry to download the entire Kirkland Facebook . Kids ' stuff . On the computer s
>>> text.concordance('bitch')
Displaying 2 of 2 matches:
 TheFacebook ? ERICA You called me a bitch on the internet , Mark . MARK That '
 published that Erica Albright was a bitch right before you made some ignorant 
>>> text.concordance('bitch.')
Displaying 1 of 1 matches:
. MARK ( V.O. ) Erica Albright 's a bitch. Do you think that 's because her fa
>>> text.concordance('CEO...Bitch')
Displaying 2 of 2 matches:
 a business card that says " I 'm CEO...Bitch " , that 's what I want for you ,
 cards out and looks at it . I 'm CEO...Bitch And over this we HEAR a woman 's 

単語の頻度分布を可視化する

>>> fdist = nltk.FreqDist(w.lower() for w in text)
>>> fdist.keys()[:50]
['.', 'the', 'to', ',', 'a', 'and', 'mark', 'you', 'i', "'s", '?', 'ed
uardo', 'of', ')', '(', 'it', 'that', 'in', 'is', 'we', "n't", 'he', '
on', 'sean', 'do', 'with', '-', ':', 'was', 'for', 'at', 'what', 'this
', '"', 'int.', 'cut', 'his', "'m", "'re", 'are', 'cameron', 'they', '
have', 'room', 'up', 'be', 'tyler', 'as', "'d", 'not']
>>> fdist.plot(50, cumulative=True)
>>> stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
>>> stopwords
['i', 'me', 'my', 'myself', 'we', 'our', 'ours', 'ourselves', 'you', '
your', 'yours', 'yourself', 'yourselves', 'he', 'him', 'his', 'himself
', 'she', 'her', 'hers', 'herself', 'it', 'its', 'itself', 'they', 'th
em', 'their', 'theirs', 'themselves', 'what', 'which', 'who', 'whom',
(略)
>>> symbols = ["'", '"', '`', '.', ',', '-', '!', '?', ':', ';', '(', ')']
>>> fdist = nltk.FreqDist(w.lower() for w in text if w.lower() not in stopwords + symbols)
>>> fdist.plot(50, cumulative=True)

場面ごとの登場人物の推移を可視化する

>>> persons = ['MARK', 'ERICA', 'EDUARDO', 'CAMERON', 'TYLER', 'SEAN']
>>> text.dispersion_plot(persons)
  • Mark Zuckerbergは映画の主人公だけあって登場シーンが多い.ボート部の兄弟がメインで登場するシーン以外ではMarkはほぼ確実に登場している.
  • Erica Albrightは最初の方と映画の半ばあたりのみ登場している.半ばのシーンについてはMarkが久し振りにEricaに話しかけたあのシーンのことだろうなーと類推できる.
  • Eduardo SaverinはMarkに次いで登場している場面が多い.
  • ボート部の兄弟のCameron WinklevossとTyler Winklevossは要所要所に台詞があるが,Mark以外の他の人物とはあまり一緒に登場していない.
  • Sean Parkerは映画の後半で登場するので,当然ながら脚本の台詞も後半から出てきている.

以上

  • 文書の単語数の確認
  • Emacs...
  • 特定の単語が出現する文の検索
  • 単語の頻度分布の可視化
  • 場面ごとの登場人物の推移の可視化

参考資料