20210130

20210130-mtg.md

あああ

ocu1.py

# import IPython
from IPython.display import display

# lunar1.py header
import pandas as pd
import glob

# lunar1.py
text_paths = glob.glob('data/ocu2/*.txt')
texts = []
for text_path in text_paths:
    text = open(text_path, 'r').read()
    # text = text.split('\n') # modified
    text = text.split(',')
    title = text[3] # added
    # title = text[2] # modified
    text = ' '.join(text[8:9])
    # text = text.strip('\n')
    text = text.replace( '\n' , '' )
    text = text.strip('"')
    
    texts.append(text)
    
news_ss = pd.Series(texts)
pd.set_option('display.max_rows', None)
display(news_ss.head()) 
# display(news_ss) 

ocu12.py

# import IPython
from IPython.display import display

# lunar1.py header
import pandas as pd
import glob
# lunar2.py header
import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
import mojimoji
import os
import urllib

# lunar1.py
text_paths = glob.glob('data/ocu2/*.txt')
texts = []
for text_path in text_paths:
    text = open(text_path, 'r').read()
    # text = text.split('\n') # modified
    text = text.split(',')
    title = text[3] # added
    # title = text[2] # modified
    text = ' '.join(text[8:9])
    # text = text.strip('\n')
    text = text.replace( '\n' , '' )
    text = text.strip('"')
    text = text.replace('する', '')
    text = text.replace('できる', '')
    
    texts.append(text)
    
news_ss = pd.Series(texts)
# display(news_ss.head()) 
# display(news_ss) 

# lunar2.py
def load_jp_stopwords(path="data/jp_stop_words.txt"):
    url = 'http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt'
    if os.path.exists(path):
        print('File already exists.')
    else:
        print('Downloading...')
        urllib.request.urlretrieve(url, path)
    return pd.read_csv(path, header=None)[0].tolist()

def preprocess_jp(series):
    stop_words = load_jp_stopwords()
    def tokenizer_func(text):
        tokens = []
        node = tagger.parseToNode(str(text))
        while node:
            features = node.feature.split(',')
            surface = features[6]
            if (surface == '*') or (len(surface) < 2) or (surface in stop_words):
                node = node.next
                continue
            noun_flag = (features[0] == '名詞')
            proper_noun_flag = (features[0] == '名詞') & (features[1] == '固有名詞')
            verb_flag = (features[0] == '動詞') & (features[1] == '自立')
            adjective_flag = (features[0] == '形容詞') & (features[1] == '自立')
            if proper_noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif verb_flag:
                tokens.append(surface)
            elif adjective_flag:
                tokens.append(surface)
            node = node.next
        return " ".join(tokens)

    series = series.map(tokenizer_func)
    
    #---------------Normalization-----------#
    series = series.map(lambda x: x.lower())
    series = series.map(mojimoji.zen_to_han)

    return series
    
processed_news_ss = preprocess_jp(news_ss)
pd.set_option('display.max_rows', None)
display(processed_news_ss.head())
# display(processed_news_ss)

ocu123.py

# フォントの入手元 https://moji.or.jp/ipafont/ipafontdownload/
# import IPython
from IPython.display import display

# lunar1.py header
import pandas as pd
import glob

# lunar2.py header
import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
import mojimoji
import os
import urllib

# lunar3.py header
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#lunar1.py
text_paths = glob.glob('data/ocu2/*.txt')
texts = []
for text_path in text_paths:
    text = open(text_path, 'r').read()
    # text = text.split('\n') # modified
    text = text.split(',')
    title = text[3] # added
    # title = text[2] # modified
    text = ' '.join(text[8:9])
    # text = text.strip('\n')
    text = text.replace( '\n' , '' )
    text = text.strip('"')
    text = text.replace('する', '')
    text = text.replace('できる', '')
    
    texts.append(text)
    
news_ss = pd.Series(texts)
# display(news_ss.head()) 

# lunar2.py
def load_jp_stopwords(path="data/jp_stop_words.txt"):
    url = 'http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt'
    if os.path.exists(path):
        print('File already exists.')
    else:
        print('Downloading...')
        urllib.request.urlretrieve(url, path)
    return pd.read_csv(path, header=None)[0].tolist()

def preprocess_jp(series):
    stop_words = load_jp_stopwords()
    def tokenizer_func(text):
        tokens = []
        node = tagger.parseToNode(str(text))
        while node:
            features = node.feature.split(',')
            surface = features[6]
            if (surface == '*') or (len(surface) < 2) or (surface in stop_words):
                node = node.next
                continue
            noun_flag = (features[0] == '名詞')
            proper_noun_flag = (features[0] == '名詞') & (features[1] == '固有名詞')
            verb_flag = (features[0] == '動詞') & (features[1] == '自立')
            adjective_flag = (features[0] == '形容詞') & (features[1] == '自立')
            if proper_noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif verb_flag:
                tokens.append(surface)
            elif adjective_flag:
                tokens.append(surface)
            node = node.next
        return " ".join(tokens)

    series = series.map(tokenizer_func)
    
    #---------------Normalization-----------#
    series = series.map(lambda x: x.lower())
    series = series.map(mojimoji.zen_to_han)

    return series
    
processed_news_ss = preprocess_jp(news_ss)
# display(processed_news_ss.head()) 


# lunar3.py
font_path="/Library/Fonts/ipaexg.ttf"
font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=24)
# font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=24)

def show_wordcloud(series):
    long_string = ','.join(list(series.values))
    
    # Create a WordCloud object
    wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    # wordcloud = WordCloud( background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    
    # Generate a word cloud
    wordcloud.generate(long_string)
    
    # Visualize the word cloud
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.show()

show_wordcloud(processed_news_ss) 

ocu1234.py

# import IPython
from IPython.display import display

# lunar1.py header
import pandas as pd
import glob

# lunar2.py header
import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
import mojimoji
import os
import urllib

# lunar3.py header
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#lunar4.py header
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer

# lunar1.py
text_paths = glob.glob('data/ocu2/*.txt')
texts = []
for text_path in text_paths:
    text = open(text_path, 'r').read()
    # text = text.split('\n') # modified
    text = text.split(',')
    title = text[3] # added
    # title = text[2] # modified
    text = ' '.join(text[8:9])
    # text = text.strip('\n')
    text = text.replace( '\n' , '' )
    text = text.strip('"')
    text = text.replace('する', '')
    text = text.replace('できる', '')
    
    texts.append(text)
    
news_ss = pd.Series(texts)
# display(news_ss.head()) 

# lunar2.py
def load_jp_stopwords(path="data/jp_stop_words.txt"):
    url = 'http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt'
    if os.path.exists(path):
        print('File already exists.')
    else:
        print('Downloading...')
        urllib.request.urlretrieve(url, path)
    return pd.read_csv(path, header=None)[0].tolist()

def preprocess_jp(series):
    stop_words = load_jp_stopwords()
    def tokenizer_func(text):
        tokens = []
        node = tagger.parseToNode(str(text))
        while node:
            features = node.feature.split(',')
            surface = features[6]
            if (surface == '*') or (len(surface) < 2) or (surface in stop_words):
                node = node.next
                continue
            noun_flag = (features[0] == '名詞')
            proper_noun_flag = (features[0] == '名詞') & (features[1] == '固有名詞')
            verb_flag = (features[0] == '動詞') & (features[1] == '自立')
            adjective_flag = (features[0] == '形容詞') & (features[1] == '自立')
            if proper_noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif verb_flag:
                tokens.append(surface)
            elif adjective_flag:
                tokens.append(surface)
            node = node.next
        return " ".join(tokens)

    series = series.map(tokenizer_func)
    
    #---------------Normalization-----------#
    series = series.map(lambda x: x.lower())
    series = series.map(mojimoji.zen_to_han)

    return series
    
processed_news_ss = preprocess_jp(news_ss)
# display(processed_news_ss.head()) 

# lunar3.py
font_path="/Library/Fonts/ipaexg.ttf"
font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=24)
# font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=24)

def show_wordcloud(series):
    long_string = ','.join(list(series.values))
    
    # Create a WordCloud object
    wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    # wordcloud = WordCloud( background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    
    # Generate a word cloud
    wordcloud.generate(long_string)
    
    # Visualize the word cloud
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.show()

# show_wordcloud(processed_news_ss) 

# lunar4.py
count_vectorizer = CountVectorizer()
count_data = count_vectorizer.fit_transform(processed_news_ss)
tfidf_vectorizer = TfidfTransformer()
tfidf_data = tfidf_vectorizer.fit_transform(count_data)
print(tfidf_data.toarray()) 
print(tfidf_data.shape)

ocu12345.py

# import IPython
from IPython.display import display

# lunar1.py header
import pandas as pd
import glob

# lunar2.py header
import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
import mojimoji
import os
import urllib

# lunar3.py header
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#lunar4.py header
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer

# lunar5.py header
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation as LDA

#lunar1.py
text_paths = glob.glob('data/ocu2/*.txt')
texts = []
for text_path in text_paths:
    text = open(text_path, 'r').read()
    # text = text.split('\n') # modified
    text = text.split(',')
    title = text[3] # added
    # title = text[2] # modified
    text = ' '.join(text[8:9])
    # text = text.strip('\n')
    text = text.replace( '\n' , '' )
    text = text.strip('"')
    text = text.replace('する', '')
    text = text.replace('できる', '')
    
    texts.append(text)
    
news_ss = pd.Series(texts)
# display(news_ss.head()) 

# lunar2.py
def load_jp_stopwords(path="data/jp_stop_words.txt"):
    url = 'http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt'
    if os.path.exists(path):
        print('File already exists.')
    else:
        print('Downloading...')
        urllib.request.urlretrieve(url, path)
    return pd.read_csv(path, header=None)[0].tolist()

def preprocess_jp(series):
    stop_words = load_jp_stopwords()
    def tokenizer_func(text):
        tokens = []
        node = tagger.parseToNode(str(text))
        while node:
            features = node.feature.split(',')
            surface = features[6]
            if (surface == '*') or (len(surface) < 2) or (surface in stop_words):
                node = node.next
                continue
            noun_flag = (features[0] == '名詞')
            proper_noun_flag = (features[0] == '名詞') & (features[1] == '固有名詞')
            verb_flag = (features[0] == '動詞') & (features[1] == '自立')
            adjective_flag = (features[0] == '形容詞') & (features[1] == '自立')
            if proper_noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif verb_flag:
                tokens.append(surface)
            elif adjective_flag:
                tokens.append(surface)
            node = node.next
        return " ".join(tokens)

    series = series.map(tokenizer_func)
    
    #---------------Normalization-----------#
    series = series.map(lambda x: x.lower())
    series = series.map(mojimoji.zen_to_han)

    return series
    
processed_news_ss = preprocess_jp(news_ss)
# display(processed_news_ss.head()) 

# lunar3.py
font_path="/Library/Fonts/ipaexg.ttf"
font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=24)
# font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=24)

def show_wordcloud(series):
    long_string = ','.join(list(series.values))
    
    # Create a WordCloud object
    wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    # wordcloud = WordCloud( background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    
    # Generate a word cloud
    wordcloud.generate(long_string)
    
    # Visualize the word cloud
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.show()

# show_wordcloud(processed_news_ss) 

# lunar4.py
count_vectorizer = CountVectorizer()
count_data = count_vectorizer.fit_transform(processed_news_ss)
tfidf_vectorizer = TfidfTransformer()
tfidf_data = tfidf_vectorizer.fit_transform(count_data)
# print(tfidf_data.toarray()) 
# print(tfidf_data.shape)

# lunar5.py
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation as LDA

def gridsearch_best_model(tfidf_data, plot_enabled=True):
    # Define Search Param
    n_topics = [4,5,6,7,8,9]
    # n_topics = [8,9,10,11,12,13]
    search_params = {'n_components': n_topics}
    
    # Init the Model
    lda = LDA(max_iter=25,               # Max learning iterations
              learning_method='batch',   
              random_state=0,            # Random state
              n_jobs = -1,               # Use all available CPUs)
              )
    
    # Init Grid Search Class
    model = GridSearchCV(lda, param_grid=search_params)
    
    # Do the Grid Search
    model.fit(tfidf_data)
    
    # Best Model
    best_lda_model = model.best_estimator_
    
    # Model Parameters
    print("Best Model's Params: ", model.best_params_)
    
    # Log Likelihood Score
    print("Best Log Likelihood Score: ", model.best_score_)
    
    # Perplexity
    print("Model Perplexity: ", best_lda_model.perplexity(tfidf_data))
    
    # Get Log Likelyhoods from Grid Search Output
    log_likelyhoods_score = [round(score) for score in model.cv_results_["mean_test_score"]]
    
    if plot_enabled:
        # Show graph
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        plt.plot(n_topics, log_likelyhoods_score)
        plt.title("Choosing Optimal LDA Model")
        plt.xlabel("Number of Topics")
        plt.ylabel("Log Likelyhood Scores")
        plt.show()

    return best_lda_model
best_lda_model = gridsearch_best_model(tfidf_data) 

ocu123456.py

# import IPython
from IPython.display import display

# lunar1.py header
import pandas as pd
import glob

# lunar2.py header
import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
import mojimoji
import os
import urllib

# lunar3.py header
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#lunar4.py header
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer

# lunar5.py header
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation as LDA

#lunar1.py
text_paths = glob.glob('data/ocu2/*.txt')
texts = []
for text_path in text_paths:
    text = open(text_path, 'r').read()
    # text = text.split('\n') # modified
    text = text.split(',')
    title = text[3] # added
    # title = text[2] # modified
    text = ' '.join(text[8:9])
    # text = text.strip('\n')
    text = text.replace( '\n' , '' )
    text = text.strip('"')
    text = text.replace('する', '')
    text = text.replace('できる', '')
    
    texts.append(text)
    
news_ss = pd.Series(texts)
# display(news_ss.head()) 

# lunar2.py
def load_jp_stopwords(path="data/jp_stop_words.txt"):
    url = 'http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt'
    if os.path.exists(path):
        print('File already exists.')
    else:
        print('Downloading...')
        urllib.request.urlretrieve(url, path)
    return pd.read_csv(path, header=None)[0].tolist()

def preprocess_jp(series):
    stop_words = load_jp_stopwords()
    def tokenizer_func(text):
        tokens = []
        node = tagger.parseToNode(str(text))
        while node:
            features = node.feature.split(',')
            surface = features[6]
            if (surface == '*') or (len(surface) < 2) or (surface in stop_words):
                node = node.next
                continue
            noun_flag = (features[0] == '名詞')
            proper_noun_flag = (features[0] == '名詞') & (features[1] == '固有名詞')
            verb_flag = (features[0] == '動詞') & (features[1] == '自立')
            adjective_flag = (features[0] == '形容詞') & (features[1] == '自立')
            if proper_noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif noun_flag:
                tokens.append(surface)
            elif verb_flag:
                tokens.append(surface)
            elif adjective_flag:
                tokens.append(surface)
            node = node.next
        return " ".join(tokens)

    series = series.map(tokenizer_func)
    
    #---------------Normalization-----------#
    series = series.map(lambda x: x.lower())
    series = series.map(mojimoji.zen_to_han)

    return series
    
processed_news_ss = preprocess_jp(news_ss)
# display(processed_news_ss.head()) 

# lunar3.py
font_path="/Library/Fonts/ipaexg.ttf"
font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=font_path, size=24)
# font_property = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=24)

def show_wordcloud(series):
    long_string = ','.join(list(series.values))
    
    # Create a WordCloud object
    wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    # wordcloud = WordCloud( background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    
    # Generate a word cloud
    wordcloud.generate(long_string)
    
    # Visualize the word cloud
    plt.imshow(wordcloud)
    plt.show()

# show_wordcloud(processed_news_ss) 

# lunar4.py
count_vectorizer = CountVectorizer()
count_data = count_vectorizer.fit_transform(processed_news_ss)
tfidf_vectorizer = TfidfTransformer()
tfidf_data = tfidf_vectorizer.fit_transform(count_data)
# print(tfidf_data.toarray()) 
# print(tfidf_data.shape)

# lunar5.py
def gridsearch_best_model(tfidf_data, plot_enabled=False):
    # Define Search Param
    # n_topics = [8,9,10,11,12,13]
    n_topics = [4,5,6,7,8,9]
    search_params = {'n_components': n_topics}
    
    # Init the Model
    lda = LDA(max_iter=25,               # Max learning iterations
              learning_method='batch',   
              random_state=0,            # Random state
              n_jobs = -1,               # Use all available CPUs)
              )
    
    # Init Grid Search Class
    model = GridSearchCV(lda, param_grid=search_params)
    
    # Do the Grid Search
    model.fit(tfidf_data)
    
    # Best Model
    best_lda_model = model.best_estimator_
    
    # Model Parameters
    print("Best Model's Params: ", model.best_params_)
    
    # Log Likelihood Score
    print("Best Log Likelihood Score: ", model.best_score_)
    
    # Perplexity
    print("Model Perplexity: ", best_lda_model.perplexity(tfidf_data))
    
    # Get Log Likelyhoods from Grid Search Output
    log_likelyhoods_score = [round(score) for score in model.cv_results_["mean_test_score"]]
    
    if plot_enabled:
        # Show graph
        plt.figure(figsize=(12, 8))
        plt.plot(n_topics, log_likelyhoods_score)
        plt.title("Choosing Optimal LDA Model")
        plt.xlabel("Number of Topics")
        plt.ylabel("Log Likelyhood Scores")
        plt.show()

    return best_lda_model
best_lda_model = gridsearch_best_model(tfidf_data)

# lunar6.py
def print_topics(model, count_vectorizer, n_top_words):
    fig = plt.figure(figsize=(15,8))
    words = count_vectorizer.get_feature_names()
    for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):
        print("\nTopic #", topic_idx, ":")
        long_string = ','.join([words[i] for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]])
        print(long_string)
        topic_wordcloud(topic_idx, fig, long_string)
    # show plots
    fig.tight_layout()
    fig.show()

def topic_wordcloud(topic_idx, fig, long_string):
    ax = fig.add_subplot(2, 3, topic_idx + 1)
    wordcloud = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=1000, contour_width=3, contour_color='steelblue')
    wordcloud.generate(long_string)
    ax.imshow(wordcloud)
    ax.set_title('Topic '+str(topic_idx))

number_words = 500
print_topics(best_lda_model, count_vectorizer, number_words) 

run-216.txt

(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu1.py
0            研究発表でZOOMを使いたいが、不特定多数が参加できないように事前登録を行いたい。
1                                 Windows 10にアップデートしたい
2                                  （学生）Adobeのライセンスが欲しい
3               MacでWindowsPCのおリモートデスクトップを操作する方法を知りたい．
4    事務用共用ファイルサーバーにアクセスできなくなった。フォルダをダブルクリックしても「権限がな...
dtype: object
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu12.py
File already exists.
0                       研究 発表 使う 特定 多数 参加 できる 事前 登録 行う
1                                          ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ する
2                                         学生 ﾗｲｾﾝｽ 欲しい
3                                 ﾘﾓｰﾄ ﾃﾞｽｸ ﾄｯﾌﾟ 操作 知る
4    事務 共用 ﾌｧｲﾙ ｻｰﾊﾞｰ ｱｸｾｽ できる なる ﾀﾞﾌﾞﾙ ｸﾘｯｸ する 権限 ...
dtype: object
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu123.py
File already exists.
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu1234.py
File already exists.
[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 ...
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]
(216, 394)
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu12345.py
File already exists.
Best Model's Params:  {'n_components': 4}
Best Log Likelihood Score:  -981.3021621003936
Model Perplexity:  1116.6786497176963
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu123456.py
File already exists.
Best Model's Params:  {'n_components': 4}
Best Log Likelihood Score:  -981.3021621003936
Model Perplexity:  1116.6786497176963

Topic # 0 :
出来る,ﾈｯﾄﾜｰｸ,する,接続,ﾛｸﾞｲﾝ,なる,認証,仮想,ﾒｰﾙ,入る,ｱﾄﾞﾚｽ,継続,ｱｸｾｽ,ｱｶｳﾝﾄ,含む,追加,研究,固定,できる,ｼｽﾃﾑ,学生,ｱﾝｹｰﾄ,ｻｲﾄ,非公開,ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ,入れる,現在,通る,勤務,記事,共同,ﾍﾟｰｼﾞ,削除,切り換える,届く,仕様,回答,大学院,くん,使える,ﾏｲﾆﾝｸﾞ,ﾃｷｽﾄ,財務,会計,発生,病院,更新,使う,ﾌﾟﾘﾝﾀｰ,思う,情報,退職,専用,ﾒﾝﾊﾞｰ,計算,宛先,結果,流出,つながる,ﾌﾟﾘﾝﾀ,よい,反映,一覧,短縮,掲載,取得,ｽﾊﾟﾑﾒｰﾙ,特定,共有,学内,掲示,最新,配信,端末,迷惑,無い,ﾀｲﾐﾝｸﾞ,完全,退学,閲覧,操作,職員,お願い,所属,ﾏﾆｭｱﾙ,変更,分かる,欲しい,卒業,悪い,調子,買い替える,各種,入力,要求,教員,不調,公式,正常,承認,推進,番号,法科,永井,克明,購入,ある,学外,ﾃﾞｰﾀ,公開,身分,内線,行う,ｾﾝﾀｰ,研究所,数学,お世話,印刷,出る,差出人,ｴﾗｰ,配る,最初,今年度,記載,対応,登録,権限,係長,禁止,向け,経済,解決,ご存じ,ﾄﾞﾗｲﾌﾞ,不可,藤本,御中,田中,置く,基盤,工学院大学,理学部,支援,受信,兼任,取れる,解釈,今年,河村,学習,恐れ入る,残す,いただける,大阪市立大学,状況,個人,ﾍﾙﾌﾟ,担当,確認,変わる,問い合わせ,ない,失敗,ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞ,使用,申請,切断,発行,停電,ﾃﾞｽｸ,ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ,求める,利用,教える,繋がる,つなげる,ｿﾌﾄ,ﾒｰﾙｱﾄﾞﾚｽ,質問,ﾊﾟｽﾜｰﾄﾞ,ﾛｰﾄﾞ,試みる,動画,対策,長い,ｱｯﾌﾟ,ﾘﾓｰﾄ,ﾄｯﾌﾟ,応答,選ぶ,問題,ｳｲﾙｽ,起動,必要,ﾗｲｾﾝｽ,ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ,容量,表示,授業,ﾛｸﾞｱｳﾄ,付与,人事,貸し出し,複合,割り当てる,ﾌｧｲﾙ,見る,全学,動作,可能,ｸﾞﾙｰﾌﾟ,でる,包括,先生,共用,ｱﾝ,来客,見つける,拝見,展開,指示,添付,割り当て,事前,参加,有償,ﾎｽﾄ,見つかる,送信,調達,一括,機能,ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ,事務,分類,やる,上限,有線,けんか,飛ぶ,休止,一時,設定,ｲﾝｽﾄｰﾙ,同期,ﾊﾟｿｺﾝ,忘れる,学部,居室,いる,ﾚﾎﾟｰﾄ,出す,誤る,強制,機器,振る,新しい,初期,ﾒﾓﾘ,あがる,ﾊﾞｰｼﾞｮﾝ,対象,留学生,遠隔,阿倍野,問合せ,医学部,設置,在宅,名誉,教授,画面,無線,指定,新規,杉本,ｴﾘｱ,ﾏｰｸ,ﾎﾟｹｯﾄ,あける,常勤,外れる,自動的,ｻｰﾊﾞｰ,ｹｰﾌﾞﾙ,引く,ﾎﾟｰﾄ,繋げる,使い方,ﾂｰﾙ,わかる,提供,無効,大学,切れる,引き継ぐ,年度,もつ,ﾁｰﾑ,十分,部署,ﾐｰﾃｨﾝｸﾞ,外部,補佐,用途,ﾀﾌﾞﾚｯﾄ,送受信,受ける,のく,手続き,開始,事象,同様,起きる,ｲﾝﾀｰﾝ,自宅,ｻｰﾊﾞ,ｸﾞﾚｰﾄﾞ,古い,参照,経緯,管理,ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝ,ｻｰﾋﾞｽ,ｿﾌﾄｳｴｱ,ﾌｫｰﾑ,給与,前期,いう,ﾉｰﾄ,大量,かかる,知る,保護,ﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰ,客員,契約,ｷｬﾝﾊﾟｽ,講師,ﾕｰｻﾞｰ,検討,非常勤,証明,雇用,正規,ｳｨﾙｽ,再生,ｱｲｺ,書く,学校,ﾈｯﾄ,作成,訪問,ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ,開設,不明,受付,広瀬,進捗,導入,代理,安否,ﾀﾞﾌﾞﾙ,ｸﾘｯｸ,案内,お忙しい,おりる,その他,学術,替え,伊賀,恐縮,入れ替える,課内,持つ,内容,処理,考える,教示,項目,申し上げる,由紀子,異動,転出,ｹﾞｽﾄ,期限,有効,ﾕｰｻﾞ,試す,有料,運用,発表,多数

Topic # 1 :
有償,する,ﾈｯﾄﾜｰｸ,印刷,追加,ﾌﾟﾘﾝﾀｰ,ﾗｲｾﾝｽ,できる,有料,機能,利用,差出人,登録,運用,けんか,担当,削除,ﾛｸﾞｲﾝ,ﾌﾟﾘﾝﾀ,検討,変更,ある,再生,研究,経緯,参照,接続,停電,名誉,教授,ﾛｸﾞｱｳﾄ,動画,複合,取得,証明,分かる,切れる,開設,ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ,必要,留学生,思う,ｴﾗｰ,学内,ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ,番号,職員,出る,異動,転出,表示,ﾎｽﾄ,期限,ｹﾞｽﾄ,有効,試す,ﾕｰｻﾞ,仮想,無い,見つかる,共同,長い,発表,多数,欲しい,ｱﾝ,事前,参加,特定,人事,行う,使う,代理,申請,ｱｶｳﾝﾄ,先生,更新,ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ,ｱｸｾｽ,使用,ｼｽﾃﾑ,出来る,対象,教員,なる,ｲﾝｽﾄｰﾙ,ｱﾄﾞﾚｽ,可能,ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞ,ﾒｰﾙ,設定,ｿﾌﾄ,非常勤,起動,大阪市立大学,切断,入る,容量,よい,授業,教える,繋がる,購入,変わる,反映,ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ,貸し出し,付与,迷惑,権限,ﾒｰﾙｱﾄﾞﾚｽ,問い合わせ,失敗,見る,記事,包括,今年度,最初,記載,配る,病院,ﾊﾟｽﾜｰﾄﾞ,状況,割り当てる,ﾛｰﾄﾞ,学生,ﾒﾝﾊﾞｰ,ﾃﾞｽｸ,操作,共用,ｱｯﾌﾟ,つなげる,来客,ｻｲﾄ,入れる,ｸﾞﾙｰﾌﾟ,ﾏﾆｭｱﾙ,発行,内線,身分,含む,固定,試みる,卒業,対策,いる,認証,調達,一括,情報,現在,ﾏｲﾆﾝｸﾞ,ﾃｷｽﾄ,事務,所属,ﾌｧｲﾙ,ﾍﾙﾌﾟ,動作,強制,誤る,ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ,やる,上限,端末,個人,置く,ｳｲﾙｽ,ﾍﾟｰｼﾞ,同期,有線,送信,一時,休止,質問,分類,ﾚﾎﾟｰﾄ,出す,確認,求める,居室,対応,初期,忘れる,学部,設置,お願い,いただける,在宅,新しい,ﾒﾓﾘ,無線,ﾊﾞｰｼﾞｮﾝ,あがる,飛ぶ,遠隔,ﾎﾟｹｯﾄ,機器,振る,ない,問合せ,杉本,ｴﾘｱ,ﾏｰｸ,ﾁｰﾑ,あける,常勤,知る,非公開,画面,新規,指定,くん,繋げる,ﾎﾟｰﾄ,引く,ｹｰﾌﾞﾙ,使い方,ﾂｰﾙ,ﾀﾌﾞﾚｯﾄ,医学部,応答,選ぶ,問題,買い替える,調子,悪い,契約,ｸﾞﾚｰﾄﾞ,古い,わかる,補佐,ﾐｰﾃｨﾝｸﾞ,外部,用途,のく,受ける,拝見,指示,展開,割り当て,添付,見つける,大学,阿倍野,送受信,大量,ﾌｫｰﾑ,いう,給与,前期,講師,かかる,ｻｰﾊﾞ,ｲﾝﾀｰﾝ,事象,起きる,同様,開始,手続き,宛先,客員,もつ,引き継ぐ,年度,ﾕｰｻﾞｰ,ﾌﾟﾗｲﾊﾞｼｰ,保護,自宅,ﾊﾟｿｺﾝ,ｻｰﾊﾞｰ,書く,ｱｲｺ,雇用,提供,無効,正規,永井,法科,克明,切り換える,自動的,外れる,ｷｬﾝﾊﾟｽ,学校,十分,部署,通る,ﾉｰﾄ,ｻｰﾋﾞｽ,管理,ｿﾌﾄｳｴｱ,ｱﾌﾟﾘｹｰｼｮﾝ,継続,つながる,ｽﾊﾟﾑﾒｰﾙ,ﾈｯﾄ,不明,流出,結果,受付,広瀬,進捗,一覧,短縮,掲載,ﾘﾓｰﾄ,安否,作成,専用,会計,財務,訪問,ﾄｯﾌﾟ,でる,届く,掲示,最新,配信,導入,全学,案内,勤務,申し上げる,持つ,替え,入れ替える,伊賀,項目,学術,お忙しい,処理,恐縮,考える,その他,課内,おりる,由紀子,教示,内容,大学院,退学,完全,ﾀｲﾐﾝｸﾞ,ｳｨﾙｽ,ﾀﾞﾌﾞﾙ,ｸﾘｯｸ,計算,承認,公式,正常,不調,使える,回答,仕様,ﾃﾞｰﾀ,公開,学外,ｱﾝｹｰﾄ,各種,要求,入力,退職,発生,ﾄﾞﾗｲﾌﾞ,ご存じ,御中,不可,向け,係長,田中,禁止,経済,解決,藤本,共有,閲覧,推進,お世話,理学部,工学院大学,取れる,今年,基盤,解釈,恐れ入る,河村,受信,残す,学習,兼任,支援,数学,ｾﾝﾀｰ,研究所

Topic # 2 :
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Topic # 3 :
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run-295.txt

(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu1.py
0            研究発表でZOOMを使いたいが、不特定多数が参加できないように事前登録を行いたい。
1                                 Windows 10にアップデートしたい
2                                  （学生）Adobeのライセンスが欲しい
3               MacでWindowsPCのおリモートデスクトップを操作する方法を知りたい．
4    事務用共用ファイルサーバーにアクセスできなくなった。フォルダをダブルクリックしても「権限がな...
dtype: object
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu12.py    
File already exists.
0                         研究発表 使う 不特定多数 参加 できる 事前登録 行う
1                               windows 10 ｱｯﾌﾟﾃﾞｰﾄ する
2                                   学生 adobe ﾗｲｾﾝｽ 欲しい
3                     mac windowspc ﾘﾓｰﾄﾃﾞｽｸﾄｯﾌﾟ 操作 知る
4    事務 共用 ﾌｧｲﾙｻｰﾊﾞ ｱｸｾｽ できる なる folder ﾀﾞﾌﾞﾙｸﾘｯｸ する...
dtype: object
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu123.py
File already exists.
(bachelor) user@MacBook-Pro bachelor % python3 ocu1234.py
File already exists.
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Topic # 0 :
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Topic # 1 :
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