文字分析平台-使用說明

服務網址

• https://tm.tarflow.com/

---

服務公告

• 若有任何問題，歡迎透過問題回報來回覆我們，讓我們可以進一步優化系統。

---

文字分析平台是對文字資料進行簡易蒐集、處理與分析的工具。

• 本頁的教學目的是要讓使用者了解，利用文字分析平台分析文字資料時，使用的順序為何以及哪些地方要注意。
• 透過平台，使用者可以自己上傳CSV資料集，也可以對PTT討論板、Dcard看板，或是聯合、蘋果、中時、東森等新聞來源進行爬蟲。
• 可由此連結查看目前各來源、各類別、各年度/月份的資料數量。
• 平台利用管院提供的平行運算資源，讓使用者快速地對文章做斷詞斷句及其他標注處理。
• 透過平台處理完後的資料，可以根據使用者的需求實現資料視覺化，也可以將資料下載成CSV檔輸出，以便後續在RStudio上執行更進一步的分析。
• 欲使用本平台請先至帳號申請，核准後將予以一組帳號，即可使用文字分析平台。

影片教學

---

平台使用步驟

登入

首先，輸入申請到的帳號密碼登入平台。

圖1-系統登入畫面

---

文件集管理

進入主頁（如圖2）後，點選 新增文件集。

圖2-登入後頁面

---

新增完成後會進入文件集管理頁面（如下圖3），可在頁面中加入欲分析的資料，您可以上傳自己的CSV資料檔，也可以對PTT討論板、Dcard看板，或是聯合、蘋果、中時、東森等新聞來源進行爬蟲。本範例以PTT爬蟲為例。

圖3-文件集管理頁面

---

點選上圖紅框中欲新增的來源（如：PPT爬蟲）後，會進入爬蟲頁面（如下圖4），輸入想要抓取資料的看板或類別，下方會自動跳出目前資料庫內所擁有資料的時間範圍，之後選擇開始與結束日期並輸入要搜尋與排除的關鍵字（可輸入多個關鍵字，請以換行分開每個關鍵字），最後按下頁面下方 開始 即可開始爬蟲。

圖4-爬蟲頁面

---

爬蟲完成後，點選 查看爬蟲結果，資料預覽可初步瀏覽所抓取資料的結構與內容，資料分布可觀察資料的時間分佈，接著點選右上角 文字處理 進行文字處理參數頁面（也可以點選頁面左方 設定 -> 文字處理參數）。

圖5-爬蟲完成後回到文件集頁面

---

文字處理參數

進入文字處理參數頁面（如下圖6）後，可開始調整參數設定，語言目前只支援中文。
本頁面包含以下欄位及按鈕：

• 字元替換可將特定字元替換為句號(句子分隔使用)及逗號，可輸入正規表示式，預設內容為PTT文章常使用的規則。
• 保留數字與英文字母可視需求勾選，未勾選則會刪除。
• 自訂辭典 進入後可新增辭典，定義詞彙權重，高權重詞彙會被優先斷詞。
  • 例如，原先斷詞結果為[“玩命”, “關頭”, “超”, “好看”]
  • 加入詞彙：玩命關頭 50
  • 斷詞結果將變為[“玩命關頭”, “超”, “好看”]
• Sample Process 將進入抽樣處理頁面，可抽取少量樣本進行處理試做，可測試參數調整是否符合需求。
• Full Process 將進入全部處理頁面，可對所有文章進行文字處理，需耗費較長時間，請調整好參數後再進行。
  

圖6-參數設定頁面

在欄位中輸入完成後，點選上圖中綠色按鈕 Sample Process 進入抽樣處理頁面（也可以點選頁面左方 抽樣處理）。

---

抽樣處理

進入抽樣處理頁面（如下圖7）後， 畫面中的紅色框框裡，分別有文章斷句、文章斷詞、詞性標注以及重新抽樣的按鈕，其功能為以下：

• 文章斷句 會將文章每個句子分開
• 文章斷詞 會將句子分割為各個詞彙
• 詞性標注 可為各個詞彙標記詞性
  
  

  圖7-抽樣處理頁面

• 點選下圖（圖8）紅框中的樣本可看見上述動作執行結果，例如詞性標注（如圖9）
  

  圖8-抽樣處理頁面下方紅框處為處理完成之樣本，可點擊查看結果

圖9-點擊圖8之樣本後，呈現處理結果（此為詞性標注之結果）

• 詞彙權重 可直接更動以測試不同結果（如下圖10紅框處），請根據顯示的結果去新增想要斷在一起的詞彙。
  以剛剛的結果（下圖11）為例，處理完之後發現「新」和「能源」兩個字被分開了，因此需要新增詞彙和權重來將「新能源」斷在一起，就可以在『詞彙』以及『權重值』的輸入框中輸入「新能源」及權重植(eg. 50)，再重新點擊 文章斷詞 按鈕執行，就可以查看是否有成功斷在一起，若沒有可以嘗試提高權重值。
  

  圖10-紅框處可加入斷詞詞彙及其權重

  
  
  

  圖11-紅框處可看到「新」和「能源」兩個字被分開了

  
  
  

  圖12-加入新的詞彙後，新詞彙將出現在紅框處

  
  
  

  圖13-可看到修正後的斷詞結果

  
  

• 調整完畢請務必點選右上角 將詞彙加到當前字典，否則不會更新至辭典。
  

  圖14-紅框處為「將詞彙加到當前字典」按鈕

  
  

• 可以透過點擊 字典預覽 查看是否成功將該詞彙加入當前使用之辭典。
  

  圖15-成功加入字典之詞彙可以在此紅框處看到

  
  

抽樣處理頁面調整完成後，即可點選左方 全部處理 頁籤，進入全部處理頁面。

---

全部處理

點選左方 全部處理 頁籤後，進入全部處理頁面（如下圖16），點選頁面上方 執行，便可進行所有資料的處理，完成後即可點選該資料集右方的 查看 按鈕查看視覺化圖表資訊（如圖17），並根據視覺化圖表的結果重新調整參數設定。

圖16-全部處理頁面

圖17-全部處理完成後可以查看其視覺化統計圖表

---

資料探索

沒問題後就可以點選左側 資料探索，頁面中包含以下欄位（如下圖18），使用者可依據需求輸入不同的輸出條件。

• 條件關鍵字：只提取內容包含關鍵字的文章，以換行分隔多個關鍵字，若空白則提取所有文章。
• 文章時間範圍：只提取發文時間在選擇範圍內的文章
• 搜尋範圍：可只針對關鍵字的前後句來進行輸出
• 選擇輸出欄位：可依據不同需求，輸出不同格式的資料
• 類別：只輸出已選擇的文章類別

圖18-資料探索頁面

輸入完成後，點選圖18中頁面下方 預覽 按鈕可檢視資料，根據不同格式，可以有不同的 圖形試作。
最後點選 檔案下載，即可得到處理好的文字資料CSV檔案。

圖19-圖形試做頁面

以上為本系統的使用說明，使用者可以利用輸出後的資料進行各種不同的後續分析，以下以LDA分析範例為例。

---

LDA分析範例

以下範例是透R語言執行

1. 首先，載入需要的library

library('data.table')
library('text2vec')
library('later')

2. 接下來，讀取檔案(文章詞彙格式)，將資料處理成文章對應所有出現詞彙的格式

data <- fread("Ma_artWord.csv",encoding = "UTF-8")
column <- names(data)[1:ncol(data)]

temp <- data[1]$artTitle
mystr = "" # Set default String
text = c()
id = c()
id <- append(id, temp) # Set start title_id
str_vec = c() # word segmentation in one document
tokens = list() # word segmentation for each documents
for(i in 1:nrow(data)){
  # the same document
  if(data[i]$artTitle == temp){
    mystr <- paste0(mystr, data[i,5], " ")
    str_vec <- c(str_vec, unname(unlist(data[i,5])))
  }else{
    id <- append(id, data[i]$artTitle)
    text <- append(text, mystr)
    mystr = ""
    tokens[[temp]] <- str_vec
    temp <- data[i]$artTitle
    str_vec = c()
  }
}
text <- append(text, mystr) 
tokens[[temp]] = str_vec # append the last document
post <- data.frame(id, text)

doc.list <- tokens

3. 將刪除出現次數過少的詞彙並製作詞彙與對應編號陣列

term.table <- table(unlist(doc.list))
term.table <- sort(term.table, decreasing = TRUE) # sorted by term frequency

del <- term.table < 5| nchar(names(term.table)) < 2 # term frequency < 5 or len(term) <2
term.table <- term.table[!del]
vocab <- names(term.table)

4. 文字轉換為編號

get.terms <- function(x) {
  index <- match(x, vocab)
  index <- index[!is.na(index)]
  rbind(as.integer(index - 1), as.integer(rep(1, length(index))))
}
documents <- lapply(doc.list, get.terms)

5. 設定LDA參數

K <- 25 # Topics
G <- 5000 # iteration times
alpha <- 0.10   
eta <- 0.02

6. LDA學習

# LDA
library(lda)
set.seed(357)
fit <- lda.collapsed.gibbs.sampler(documents = documents, K = K, vocab = vocab, num.iterations = G, alpha = alpha, eta = eta, initial = NULL, burnin = 0, compute.log.likelihood = TRUE)

theta <- t(apply(fit$document_sums + alpha, 2, function(x) x/sum(x)))  # Doc—Topic distribution matrix
phi <- t(apply(t(fit$topics) + eta, 2, function(x) x/sum(x)))  # Topic-Word distribution matrix
term.frequency <- as.integer(term.table)   # Term-Frequency
doc.length <- sapply(documents, function(x) sum(x[2, ])) # length of each Doc

7. 結果視覺化，此套件以網頁瀏覽器呈現，可使用Safari及Firefox開啟，當程式結束，可在該產生資料夾中開啟index.html，即可呈現結果。

# LDAvis
library(LDAvis)
json <- createJSON(phi = phi, theta = theta,
                  doc.length = doc.length, vocab = vocab,
                  term.frequency = term.frequency)
serVis(json, out.dir = './vis_25_topic', open.browser = FALSE)

---

聯絡我們

• 若有任何問題，歡迎透過問題回報來回覆我們，讓我們可以進一步優化系統。