#author("2020-04-09T02:38:57+00:00","default:f-lab","f-lab")
#author("2020-04-09T02:39:14+00:00","","")
[[seminar-personal/chin2017]]
*情報知識学会 第28回(2020年度)年次大会 [#y10f9c9e]
タイトル:オープンデータのRDF化のための項目名のクラスタを使用した述語のサジェストに関する研究
タイトル(英語):A study on suggestion of predicates using the clustering of item names for making RDF of Open Data
&br;
近年,世界的にオープンデータへの関心が高まりつつある。オープンデータの活用が推進され,オープンデータの公開,活用に取り組んでいるが,公開のデータも名前空間の共通化にほとんどなされていない。本研究では,RDFに焦点を当てて,述語の語彙共通化を行うため,オープンデータの項目名をクラスタリングし, 割り当てられたカテゴリを教師信号として,Deep Learningで学習し,述語のサジェストを提案する。また、述語の予測の結果を示す。
(200文字)
-サイト:http://www.jsik.jp/?2020cfp
-陳 博:chinhaku204@gmail.com
-渕田孝康:鹿児島大学大学院理工学研究科
-泊 大貴:鹿児島大学大学院理工学研究科
-久永忠範:鹿児島大学大学院理工学研究科
-5月23日までに入会:http://www.jsik.jp/?nyukai
-[[投稿者の方へ>http://www.jsik.jp/?tokokitei]]
鹿児島市でも2016年7月にオープンデータ[1]がCSV等公開されている

*参考文献 [#n0e13f9a]
-[[統計オープンデータモデル事業の実施>https://www.stat.go.jp/info/today/095.html]]
-[[台湾エリア別マスク残数表示アプリ、JSONAPI化して低負荷高速化>https://fukuno.jig.jp/2777]]
--https://honichi.com/news/2020/03/16/taiwanrealtimemaskmap/

-ソースコード
  #20191217 08:41
 import pandas as pd
 import pandas.io.common
 import numpy as np
 import codecs
 import random
 import os
 #import getenc
 import time
 import re
 import sys
 import keras
 import matplotlib.pyplot as plt
 from gensim.models import Word2Vec
 from janome.tokenizer import Tokenizer
 from keras.utils.np_utils import to_categorical
 from pandas import Series,DataFrame
 from sklearn.model_selection import train_test_split
 from keras.models import Sequential
 from keras.layers import Activation, Dense, Dropout
 from keras.utils.np_utils import to_categorical
 from keras.utils import np_utils
 from keras.utils.vis_utils import plot_model
 from keras.optimizers import RMSprop
 from keras.models import load_model
 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 from progressbar import *
 from keras.layers import BatchNormalization
 from scipy.cluster.hierarchy import linkage,dendrogram,fcluster
 import japanize_matplotlib
 #import seaborn as sns
 #sns.set(font="IPAexGothic") #日本語フォント設定
 #パラメータ設定
 TRAIN_TIMES = 100       # 学習回数
 NUM_DATAS = 3000        # データのデータ数(学習サンプル数)
 TEST_SIZE = 0.2         #テスト割合
 BATCH_SIZE = 512        # 1回の学習に用いるデータ数
 NUM_SEED = 0            #乱数のシード値
 INPUT_DIMENSION = 50    # 入力データの次元数
 HIDDEN_DIMENSION = 300  # 隠れ層の次元数
 NUM_CLASSES = 2         # 出力の次元数(クラスタ数:教師信号学習ラベル用)
 RATIO_DROPOUT =0.5      #削除するユニットの割合(過学習を防ぐため)
 DEL_TIMES =20           #重複回数以下datasetを削除
 HIDDEN_LAYERS = 2       #隠れ層の層数
 ACTIVATION_FUNCTION='relu'  #活性化関数
 ACTIVATION_FUNCTION_OUTPUT='softmax'#活性化関数(出力層)
 WIDGETS = ['Progress of making dataset: ',Percentage(), ' ', Bar('#'),' ', Timer(),' ', ETA(), ' ', FileTransferSpeed()]
 FNAME="item_data_all_20191219_new.csv"
 F_MODEL_NAME = "word2vec.gensim.model"
 #モデルの作成
 def create_model():
     #モデルの定義(畳み込みニューラルネットワーク)
     model = Sequential()
     #入力層
     model.add(Dense(HIDDEN_DIMENSION,input_dim = INPUT_DIMENSION))
     model.add(Activation(ACTIVATION_FUNCTION))
     #隠し層
     for i in range(HIDDEN_LAYERS):
         model.add(Dense(HIDDEN_DIMENSION))
         model.add(BatchNormalization())
         model.add(Dropout(RATIO_DROPOUT))
     #出力層
     model.add(Dense(NUM_CLASSES))#引数は分類の数を定義する
     model.add(Activation(ACTIVATION_FUNCTION_OUTPUT))
     model.summary()# モデル構成の確認
     #ここまででモデルの層完成
     #lossは損失関数を定義するところ
     model.compile(loss="categorical_crossentropy",metrics   = ["accuracy"],optimizer = "adam")#'rmsprop'  "adam"
     #学習モデル図の作成
     plot_model(model, to_file='model.png')
     return model
 #結果をグラフにプロット関数
 def plot_history(history):
    # 精度の履歴をプロット
     plt.plot(history.history['acc'],"o-",label="accuracy")
     plt.plot(history.history['val_acc'],"o-",label="val_acc")
     plt.title('model accuracy')
     plt.xlabel('epoch')
     plt.ylabel('accuracy')
     plt.legend(loc="lower right")
     #plt.show() 
     plt.savefig('accuracy.jpg')
     # 損失の履歴をプロット
     plt.plot(history.history['loss'],"o-",label="loss",)
     plt.plot(history.history['val_loss'],"o-",label="val_loss")
     plt.title('model loss')
     plt.xlabel('epoch')# x方向のラベル
     plt.ylabel('loss') # y方向のラベル
     #plt.legend(loc='lower right')
     plt.ylim(0,5)# グラフの表示範囲(y方向)
     plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1))
     #plt.show()
     plt.savefig('loss.jpg')#グラフをファイルに保存する
 #日本語をベクトルに変換する関数
 def word_to_vec(item):
     t = Tokenizer()#分かち書き
     items =[token.surface for token in t.tokenize(item)]
     vec =sum(word2vec_model[items[l]] for l in range(len(items)) if items[l] in word2vec_model.wv)
     return vec
 #クラスタリングの処理関数
 def cluster_func(arr,class_num,me,met,view_flg,csv_flg):
     dict_label ={}
     df_vec =[np.array(word_to_vec(l)).tolist() for l in arr if type(word_to_vec(l)) is not int]
     df_vec = pd.DataFrame(df_vec)
     # 階層型クラスタリングの実施
     # 平均法 x cosine距離
     result = linkage(df_vec,method=me,metric =met)
     # クラスタリング結果の値を取得
     clusters = fcluster(result, t=class_num,criterion='maxclust')
     clusters_list= clusters.tolist()
     # 階層型クラスタリングの可視化
     if (view_flg ==True):
         plt.figure(num=None, figsize=(16, 9), dpi=200, facecolor='w', edgecolor='k')
         #デンドログラムを表示
         dendrogram(result,labels=item_name_labels)
         plt.show()
     if(csv_flg ==True):
         df_name=[[l]+np.array(word_to_vec(l)).tolist() for l in arr if type(word_to_vec(l)) is not int]
         df_name = pd.DataFrame(df_name)
         df_name['cluster'] = clusters.tolist()
         print(df_name)
         f_save ="label_"+me+"_"+met+"_"+str(class_num)+"_"+"cluter.csv"
         print(f_save)
         df_name.to_csv(f_save,index=False,header=False)
     for m in range(len(arr)):
         name =arr[m]
         cluster =clusters_list[m]
         dict_label[name] = cluster
     return dict_label 
 if __name__ == "__main__":
     start = time.time()
     # 0.データの準備(データの前処理)
     print("Word2Vec reading...")
     word2vec_model =Word2Vec.load(F_MODEL_NAME)
     print(word2vec_model)
     print(" CSV of item data reading...")
     df=pd.read_csv(FNAME,sep=",",header=0) #項目データ 項目名ペアを読み込み
     print(df)
     len_df=len(df)
     dict ={}
     #回数を統計
     for i in range(len_df):#len(df)):
         if df.iat[i,1] in dict.keys():
             dict[df.iat[i,1]]+=1
         else:
             dict[df.iat[i,1]] =1
     print(dict)
     list_drop =[ i for i in range(len_df) if dict[df.iat[i,1]] <= DEL_TIMES]
     df=df.drop(index=list_drop).reset_index(drop=True)
     df=df.head(NUM_DATAS)#指定した件数
     print("\ndone")
     list_dataset = []#ベクトル保存用
     list_name =[]#ラベルの数を計算用
     pbar = ProgressBar(widgets=WIDGETS, maxval=NUM_DATAS).start()#プログレスバーのスタート
     for i in range(len(df)):#項目データを分かち書きし、ベクトル変換
         vec=word_to_vec(df.iat[i,0])#分かち書きi行目0列目➡項目データ
         if(type(vec) is int):#無い場合:0
             continue
         list_dataset.append([vec,df.iat[i,1]])
         if df.iat[i,1] not in list_name:
             list_name.append(df.iat[i,1])
         pbar.update(i)#処理の進捗状況をプログレスバーとして表示
     pbar.finish()#プログレスバーの終了
     process_time = format(time.time() - start)
     print('making dataset time is %s s'%process_time)
     start = time.time()
     label_dict=cluster_func(list_name,NUM_CLASSES,'average','cosine',True,True)
     print(label_dict)
     df_tmp = pd.DataFrame(list_dataset)
     print(df_tmp)
     item_data = df_tmp[0].values
     item_data = pd.DataFrame(item_data.tolist())#項目データ変更:ndarrayの配列をリストへ変換
     label_list =[label_dict[df.iat[k,1]] for k in range(len(df_tmp))]#ラベル
     item_name=np.array(label_list)
     print(item_name)
     print(type(item_name))
     le = LabelEncoder()
     item_name_tmp = le.fit_transform(item_name)
     item_name_enc = to_categorical(item_name_tmp,num_classes=NUM_CLASSES)
     print(item_name_enc)
     # 1.データセットの用意
     X=item_data
     Y=item_name_enc
     (x_train, x_test, y_train, y_test) = train_test_split(X,Y, test_size=TEST_SIZE,random_state=NUM_SEED)
     # 2.モデルの作成・コンパイル
     model = create_model()  
     # 3.モデルの学習
     history = model.fit(x_train, y_train, epochs=TRAIN_TIMES, batch_size=BATCH_SIZE,validation_data=(x_test, y_test))
     # 4.モデルの評価
     loss,accuracy = model.evaluate(x_train,y_train,verbose=1)
     print("訓練\n損失率loss={} 精度accuracy={}".format(loss, accuracy))
     loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test,verbose=1)
     print("テスト\n損失率loss={} 精度accuracy={}".format(loss, accuracy))
     plot_history(history)
     print("done")
     process_time = format(time.time() - start)
     print('Learning time is %s s'%process_time)


*結論
*結論 [#accbe171]
本研究では,実存するオープンデータを活用して,RDF形式に焦点を当てて,述語の語彙共通化を行うため,オープンデータの項目名をクラスタリングし, 割り当てられたカテゴリを教師信号として,Deep Learningで学習し,述語のサジェストの提案を行うシステムを作成した.
今後は,学習精度を向上するため,改良策を検討する.述語をサジェストした語彙を活用し,簡便にRDF化できるサジェスト機能などを提供していきたい.


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