支援日語！使用 Python 入門文本探勘完全指南【附實作程式碼】

By 佐川 直弘 | Naohiro Sagawa (運営者)

※記事内に広告を含みます。Amazonアソシエイトとして適格販売により収入を得ています。

1. 前言

文本探勘是現代資訊社會中備受關注的重要技術之一。透過分析來自社群媒體、評論網站、問卷調查等每日產生的大量文字資料，可以挖掘出過去難以察覺的模式與洞見。

其中，Python 是進行文本探勘時非常強大的工具。它擁有豐富的函式庫與使用便利的環境，受到從初學者到專業人員的廣泛支持。

本文將以簡單易懂的方式，為初學者說明如何使用 Python 開始文本探勘的基本知識與實作方法。此外，也會介紹在處理日文文字資料時需要特別注意的技巧與方法。

2. 文本探勘的基礎

文本探勘是一種處理非結構化文字資料並從中萃取有用資訊的技術。以下將介紹文本探勘的概念與主要方法。

什麼是文本探勘？

文本探勘是指分析大量文字資料，找出其中的模式與趨勢的過程。這項技術被廣泛應用於各種領域，例如：

• 商業分析：分析顧客評論與競爭對手的市場調查。
• 社群媒體分析：從推文與留言中掌握流行趨勢與意見傾向。
• 學術研究：從文獻資料中擷取主題與關鍵字。

文本探勘的最大優勢在於能發現人眼難以察覺的隱藏資訊與深層模式。

主要方法

文本探勘包含多種技術，以下是最常見且實用的四種方法：

1. 斷詞（形態素解析）

• 將句子拆解為單字的技術。對於日文資料尤其重要，常使用工具如 MeCab、Janome 進行處理。
• 應用範例：從商品評論中提取常見詞彙，分析顧客需求。

1. 情感分析

• 判斷文字內容屬於正面、負面或中立情緒。常用於社群媒體與評論網站的分析。
• 應用範例：分類推文的情感類型，用以衡量顧客滿意度。

1. 主題建模（Topic Modeling）

• 從大量文字資料中自動抽取潛在主題的技術。常使用 LDA（潛在 Dirichlet 配分）演算法。
• 應用範例：將新聞文章依主題分類，視覺化全體趨勢。

1. 文字雲（Word Cloud）

• 將出現頻率較高的詞彙以視覺化方式呈現，頻率越高的字會越大。
• 應用範例：從活動問卷中提取核心主題，用於簡報資料。

文本探勘的應用案例

• 零售業：從商品評論中擷取顧客重視的產品特性。
• 醫療領域：分析病患留言，了解對治療的看法。
• 行銷分析：從社群媒體資料分析活動成效與顧客反應。

3. 使用 Python 建立開發環境

若要使用 Python 進行文本探勘，首先需要建立適合的開發環境。本章將說明如何安裝必要的函式庫，並利用方便的工具「Google Colab」來快速開始開發。

所需的函式庫

以下是文本探勘常用的 Python 函式庫，請根據用途選擇安裝：

1. pandas

• 基礎的資料操作函式庫，適合處理 CSV 等結構化文字資料。
• 安裝指令:
  pip install pandas

1. MeCab

• 用於日文形態素分析的函式庫，可將文字分解為單詞並提供詳細資訊。
• Windows 系統安裝方式:
  1. 從 MeCab 官方網站下載安裝程式並完成安裝。
  2. 安裝 Python 端函式庫:
     pip install mecab-python3

1. wordcloud

• 用於產生文字雲，將關鍵字以視覺方式呈現。
• 安裝指令:
  pip install wordcloud

1. matplotlib

• 常用的資料視覺化函式庫，支援繪製圖表與圖像。
• 安裝指令:
  pip install matplotlib

1. scikit-learn

• 提供各種機器學習演算法，適用於主題建模與情感分析等。
• 安裝指令:
  pip install scikit-learn

活用 Google Colab

Google Colab 是一款雲端工具，即使是初學者也能輕鬆使用 Python。以下為建構開發環境的步驟：

1. 什麼是 Google Colab？

• 由 Google 提供的免費 Python 執行環境，直接在瀏覽器中操作。
• 其主要特點包括：
  • 不需安裝任何軟體。
  • 免費提供 GPU/TPU 資源。
  • 方便共享與協作。

1. 開始使用 Google Colab 的步驟

• 登入 Google 帳戶後，前往 Google Colab 官方頁面。
• 點選「新建筆記本」，即可開始撰寫與執行 Python 程式。

1. 安裝必要函式庫
   在 Google Colab 中，可直接使用下列指令安裝函式庫：

   !pip install pandas mecab-python3 wordcloud matplotlib scikit-learn

4. 設定 MeCab（用於日文分析）
   使用 MeCab 時需安裝對應的字典，請執行下列指令以完成設定：

   !apt-get install -y mecab mecab-ipadic-utf8 libmecab-dev

環境設定時的注意事項

• 處理日文資料：日文可能因文字編碼問題而出現亂碼，請確保資料使用 UTF-8 編碼儲存。
• 效能考量：處理大量資料時，建議使用 Google Colab 或其他雲端環境，效能會優於本地端。

4. 實作：使用 Python 進行文本探勘

本章節將說明如何實際使用 Python 來執行文本探勘。我們將從資料收集、分析到視覺化等步驟，搭配實際的程式碼範例逐步介紹。

資料收集與前處理

進行文本探勘前，需先收集文字資料並轉換成適合分析的格式。

資料收集

可以透過下列方式取得文字資料：

• CSV 檔案：準備評論或問卷資料的 CSV 檔。
• 網站爬蟲：使用 Python 的 requests 與 BeautifulSoup 從網頁擷取資料。
• API：利用 Twitter 或新聞網站的 API 擷取文字內容。

範例：讀取 CSV 檔案的程式碼

import pandas as pd

# 讀取 CSV 檔案
data = pd.read_csv('sample_text_data.csv')
print(data.head())

資料前處理

原始資料中常含有雜訊與無用資訊，因此需要先進行清理。

• 移除符號與數字
• 刪除多餘空格與換行
• 去除日文常見虛詞（如：「の」「が」「は」）

範例：前處理的程式碼

import re

def preprocess_text(text):
    # 移除數字與符號
    text = re.sub(r'[0-9０-９]', '', text)
    text = re.sub(r'[!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[]^_`{|}~]', '', text)
    # 去除前後空白
    text = text.strip()
    return text

# 套用前處理
data['cleaned_text'] = data['text'].apply(preprocess_text)
print(data['cleaned_text'].head())

斷詞（形態素分析）

處理日文資料時，可透過形態素分析將句子切分為單詞。以下為使用 MeCab 進行分析的範例。

範例：使用 MeCab 進行形態素分析

import MeCab

# 初始化 MeCab
mecab = MeCab.Tagger('-Ochasen')

# 範例文字
text = "私はPythonでテキストマイニングを勉強しています。"

# 執行斷詞
parsed_text = mecab.parse(text)
print(parsed_text)

執行後會顯示每個單詞及其詞性資訊。

常用詞彙的提取與視覺化

分析高頻詞彙有助於了解資料的主題與趨勢。

計算常見詞彙

可使用 collections 模組來計算詞彙出現頻率。

from collections import Counter

# 建立單詞清單
words = ["Python", "テキスト", "分析", "Python", "データ", "分析"]

# 計算詞頻
word_counts = Counter(words)
print(word_counts)

產生文字雲

使用 wordcloud 套件可以生成文字雲圖。

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 產生文字雲
text = " ".join(words)
wordcloud = WordCloud(font_path='/path/to/japanese/font', background_color="white").generate(text)

# 顯示文字雲
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

情感分析

情感分析是判斷文字情緒屬性為正面、負面或中立的一種方法。以下為使用 scikit-learn 的簡單範例。

範例：使用範例資料進行情感分類

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 範例資料
texts = ["この商品は素晴らしい！", "非常に悪い体験だった", "普通のサービスです"]
labels = [1, 0, 2]  # 1:正面, 0:負面, 2:中立

# 向量化文字
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 使用 Naive Bayes 進行分類
model = MultinomialNB()
model.fit(X, labels)

# 預測新資料
new_text = ["この商品は悪くない"]
new_X = vectorizer.transform(new_text)
prediction = model.predict(new_X)
print(prediction)

主題建模

主題建模（Topic Modeling）可從大量文字中自動找出潛在主題。這裡使用 LDA 演算法。

範例：使用 LDA 進行主題建模

from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 範例資料
texts = ["Pythonでテキストマイニング", "テキスト解析とデータ分析", "データサイエンスの基本"]

# 向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

# 使用 LDA 進行主題分析
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=2, random_state=42)
lda.fit(X)

# 顯示主題關鍵字
for idx, topic in enumerate(lda.components_):
    print(f"主題 {idx}:")
    print([vectorizer.get_feature_names_out()[i] for i in topic.argsort()[:-5 - 1:-1]])

5. 應用實例

使用 Python 進行文本探勘在各個領域中皆有實際應用。以下將介紹幾個代表性的應用場景，說明如何透過文字資料獲取洞察。

商品評論分析

在網路購物平台上，顧客評論能提供有價值的回饋，協助產品優化與行銷策略制定。透過文本探勘，可有效分析大量評論並取得如下見解：

範例：擷取常見關鍵字

• 分析常出現的詞彙，掌握顧客關注的產品特性。
• 比較正面與負面評論中的常見用語，辨別評價傾向。

應用情境：

• 瞭解顧客偏好的產品特點。
• 分析負面評論內容，找出需要改進的重點。

社群媒體資料分析

在社群平台上，消費者與一般用戶會自由發表對產品或服務的意見。透過收集與分析這些資料，可掌握趨勢與輿情。

範例：利用情感分析了解評價

• 將推文內容分類為正面或負面，以評估品牌印象。
• 即時追蹤行銷活動或新產品發表後的反應。

應用情境：

• 評估廣告活動的成效。
• 掌握消費者關注的熱門話題，應用於行銷規劃。

新聞分類與主題分析

針對大量新聞資料進行主題萃取與分類，也是文本探勘的一項重要應用。

範例：使用主題建模進行新聞分類

• 將新聞內容分為政治、經濟、體育等類別。
• 透過主題建模技術了解報導的整體趨勢。

應用情境：

• 進行市場趨勢分析，作為投資決策的參考。
• 協助新聞整合平台進行內容歸類與摘要。

醫療領域的應用

在醫療領域，透過分析病患紀錄或線上諮詢對話，可以協助提升醫療品質與服務體驗。

範例：分析病患回饋

• 利用文本探勘瞭解病患對治療或照護的需求與期望。
• 應用情感分析找出病患滿意度低的環節，改善服務品質。

應用情境：

• 分析醫療機構的評價與改進建議。
• 追蹤特定症狀或治療方式的討論熱度與趨勢。

教育領域的活用

透過分析線上課程的回饋與學習平台的留言，可協助提升教學品質。

範例：分析學生回饋

• 分析學生對課程的理解度與滿意度。
• 視覺化常見用語，掌握學生的需求與建議。

應用情境：

• 優化教學內容與設計新課程。
• 根據學習風格提供個別化的指導方案。

其他應用領域

• 金融業：分析客戶諮詢內容，提供更精準的客服支援。
• 法律領域：分析契約書與判例資料，提升法務作業效率。
• 娛樂產業：分析電影與音樂的評論，預測下一波流行趨勢。

6. 常見問題（FAQ）

本章節將針對初學者在使用 Python 進行文本探勘時常見的疑問進行解答。

Q1: 要開始使用 Python 進行文本探勘，需要準備哪些東西？

A1:
開始進行文本探勘時，建議準備以下內容：

1. Python 的基本知識：熟悉 Python 的安裝方式與基礎語法將更容易上手。
2. 開發環境：使用 Google Colab 或 Jupyter Notebook 可方便執行程式碼。
3. 必要函式庫：請先安裝 pandas、MeCab、wordcloud 等常用函式庫（詳見「建立開發環境」章節）。

Q2: 處理日文形態素分析時，應該使用哪些函式庫？

A2:
以下是常見的日文形態素分析工具：

• MeCab：高精度、可自訂字典，是進階用戶的首選。
• Janome：安裝簡單、無需額外設定，適合初學者。
• SudachiPy：支援最新辭典，能處理表記變異（如：不同寫法的詞）。

選擇建議：

• 初學者可先使用 Janome。
• 如需自訂或更高精度，建議使用 MeCab。
• 若處理複雜詞彙與表記變化，可考慮使用 SudachiPy。

Q3: 處理日文資料時，有哪些注意事項？

A3:
由於日文的特性，在分析過程中需注意以下幾點：

1. 文字編碼：建議使用 UTF-8 格式儲存資料，以避免亂碼。
2. 停用詞（Stop Words）：像「の」「が」「は」這類助詞會大量出現，建議先排除以提升分析品質。
3. 表記不一致：例如「東京」與「とうきょう」意思相同但寫法不同，需使用正規化工具處理。

Q4: 在 Google Colab 進行形態素分析時出現錯誤，該怎麼辦？

A4:
Google Colab 上常見的錯誤與對應方法如下：

1. MeCab 安裝錯誤：
   可能是缺少必要的系統套件，請先執行以下指令安裝：

   !apt-get install -y mecab mecab-ipadic-utf8 libmecab-dev

2. 字典未正確安裝：
   請確認是否已安裝 IPA 字典。
3. 指定路徑錯誤：
   使用 MeCab 時可能需指定字典路徑，請確認路徑設定正確。

Q5: 要如何提升文本探勘的準確性？

A5:
為了提高分析品質，可採取以下做法：

1. 設定適當的停用詞：排除無意義或過度常見的詞語。
2. 使用自訂字典：針對特定領域或行業的詞彙進行優化。
3. 資料清理：移除不必要的符號、數字與雜訊，可提升整體精度。

Q6: 如何有效處理大量文字資料？

A6:
當處理大量資料時，建議採用下列方法：

1. 分批處理：將大檔案切割為小區塊逐一處理。
2. 平行處理：使用 Python 的 multiprocessing 模組加快處理速度。
3. 利用雲端平台：如 Google Colab、AWS 等平台提供更高效能的運算資源。

Q7: Python 初學者也能做文本探勘嗎？

A7:
當然可以。Python 是適合初學者的程式語言，搭配 Google Colab 等工具，即使沒太多程式經驗也能輕鬆入門。本文提供了完整的程式碼範例，歡迎跟著操作實作看看！

7. 總結與下一步

本篇文章從 Python 的文本探勘基礎、實作方法，到實際應用案例，進行了完整的說明。在本章節中，我們將回顧重點內容，並提供學習上的下一步建議。

本文重點整理

1. 文本探勘的重要性

• 透過文本探勘技術，可從文字資料中萃取有價值的資訊，應用範圍涵蓋商業、學術、醫療等多種領域。

1. Python 的適用性

• Python 擁有大量函式庫且語法簡潔，讓初學者也能輕鬆進行文本分析。

1. 開發環境與實作方法

• 介紹了所需的函式庫（如 pandas、MeCab、wordcloud 等）與 Google Colab 的設定方式。
• 透過實例展示資料前處理、斷詞分析、視覺化、情感分析與主題建模等實用技巧。

1. 多元的應用案例

• 說明了文本探勘在商品評論分析、社群資料解析、醫療與教育領域的實際應用情境。

1. FAQ 解決常見疑問

• 針對初學者常遇到的問題提供具體解法，降低學習門檻。

下一步建議

為了進一步強化您在 Python 文本探勘方面的實力，我們建議您採取以下行動：

1. 實際操作範例程式碼

• 請在 Google Colab 或本機環境中嘗試本文中的程式碼範例，加深理解。

1. 收集並分析自己的資料

• 從社群網站、商品評論等來源蒐集自己感興趣的資料並進行分析。

1. 延伸學習資源

• 可參考 Python 官方文件或資料科學相關書籍，進一步強化技能。

1. 挑戰進階分析

• 學習應用更多主題建模技術或機器學習演算法，提升處理大規模資料的能力。

希望透過本篇文章，您能對文本探勘有更深入的了解，並順利踏出實作的第一步。祝您學習順利，探索之路愉快！