MaxCompute:PyODPS ノードを使用した jieba による中国語の形態素解析

事前準備：オープンソースの jieba 中国語形態素解析パッケージのダウンロード

GitHub にアクセスし、以下の手順に従ってオープンソースの jieba 中国語形態素解析パッケージをダウンロードします。GitHub で jieba リポジトリ (`https://github.com/fxsjy/jieba`) を開き、緑色の [Code] ボタンをクリックし、表示されたパネルで [Download ZIP] をクリックして ZIP 圧縮パッケージをダウンロードします。

実践 1：オープンソースの辞書パッケージを使用した形態素解析

1. ワークフローを作成します。操作の詳細については、「ワークフローの作成」をご参照ください。

2. MaxCompute リソースを作成し、jieba-master.zip パッケージをアップロードします。

   1. 作成したワークフローを右クリックし、Create Resource > MaxCompute > [Archive] を選択します。

   2. Create Resource ダイアログボックスで、各パラメーターを設定し、Create をクリックします。

      エンジンタイプを MaxCompute に、エンジンインスタンスを doc_test (中国 (上海)) に設定し、リソースタイプで Archive を選択し、ODPS リソースとしてアップロードにチェックを入れます。主要なパラメーター設定は以下のとおりです。

      パラメーター	説明
      Upload File	Click Upload をクリックし、画面の指示に従ってダウンロードした jieba-master.zip ファイルを選択します。
      Name	リソースの名前です。アップロードするファイル名と一致させる必要はありませんが、命名規則に従う必要があります。画面の指示に従ってリソース名をカスタマイズできます。この実践例では、名前を jieba-master.zip に設定します。

   3. ツールバーの アイコンをクリックし、画面の指示に従って新しいリソースを送信します。

3. テストデータテーブル jieba_test とテスト結果テーブル jieba_result を作成します。

   作成したビジネスプロセスを右クリックし、Create Table > MaxCompute > Table を選択します。画面の指示に従ってテーブルを作成し、DDL モードを使用してテーブルのフィールド情報を設定します。作成が完了したら、テーブルを開発環境に提出します。詳細については、「MaxCompute テーブルの作成と使用」をご参照ください。

   この実践で作成する必要がある 2 つのテーブルの設定要点は以下のとおりです。

   テーブル名	DDL 文	役割
   jieba_test	CREATE TABLE jieba_test ( `chinese` string, `content` string );	テストデータを格納するために使用します。
   jieba_result	CREATE TABLE jieba_result ( `chinese` string ) ;	形態素解析のテスト結果データを格納するために使用します。

4. テストデータをダウンロードし、テストデータテーブル jieba_test にインポートします。

   1. 形態素解析テストデータ をクリックして、テストデータ jieba_test.csv をローカルにダウンロードします。

   2. DataStudio ページで、 アイコンをクリックします。

   3. Data Import Wizard ダイアログボックスで、データをインポートするテストテーブル jieba_test を入力して選択し、Next をクリックします。

   4. ローカルにダウンロードした jieba_test.csv ファイルをアップロードし、アップロード情報を設定してデータをプレビューし、Next をクリックします。

   5. By Nameを選択し、Import Dataをクリックします。

5. PyODPS 3 ノードの作成

   1. 作成したワークフローを右クリックし、Create Node > MaxCompute > PyODPS 3 を選択します。

   2. Create Node ダイアログボックスで、Name に「word_split」（例）と入力し、OK をクリックします。

6. オープンソースの辞書パッケージを使用して形態素解析コードをテスト実行します。

   PyODPS 3 ノードで以下のサンプルコードを実行し、jieba_test テーブルにアップロードされたテストデータに対して形態素解析を行い、結果テーブルの最初の 10 行を返します。

   def test(input_var):
       import jieba
       result = jieba.cut(input_var, cut_all=False)
       return "/ ".join(result)
   # odps.stage.mapper.split.size は、実行の並列度を向上させるために使用できます
   hints = {
       'odps.isolation.session.enable': True,
       'odps.stage.mapper.split.size': 64,
   }
   libraries =['jieba-master.zip']  # ご利用の jieba-master.zip 圧縮パッケージを参照します
   src_df = o.get_table('jieba_test').to_df()  # ご利用の jieba_test テーブルのデータを参照します
   result_df = src_df.chinese.map(test).persist('jieba_result', hints=hints, libraries=libraries)
   print(result_df.head(10))  # 形態素解析結果の最初の 10 行を表示します。より多くのデータは jieba_result テーブルで確認する必要があります

   説明

   odps.stage.mapper.split.size は、実行の並列度を向上させるために使用できます。詳細については、「フラグパラメーターリスト」をご参照ください。

7. 実行結果の表示

   実行が完了したら、以下の方法で jieba 形態素解析プログラムの実行結果を確認できます：

   • 方法 1：ページ下部のOperational Logs領域で確認します。

   • 方法 2: ページの左側でAd Hoc Query ボタンをクリックし、一時的なクエリノードを作成して、テスト結果テーブルjieba_resultの結果データを表示します。

     select * from jieba_result;

実践 2：カスタム辞書を使用した形態素解析

オープンソースの jieba 形態素解析のデフォルト辞書が要件を満たせない場合は、カスタム辞書を使用して形態素解析の結果をさらに修正できます。以下に、カスタム辞書を使用して形態素解析を行う方法の例を示します。

1. MaxCompute リソースの作成

   PyODPS のユーザー定義関数は、MaxCompute にアップロードされたリソース (テーブルリソースまたはファイルリソース) を読み取ることができます。この場合、ユーザー定義関数はクロージャ関数または Callable クラスとして記述する必要があります。

   説明

   DataWorks の MaxCompute 関数登録機能を使用して、複雑なユーザー定義関数を参照できます。詳細については、「ユーザー定義関数の作成と使用」をご参照ください。

   この実践では、クロージャ関数を使用して、MaxCompute にアップロードされたリソースファイル (つまりカスタム辞書) key_words.txt を参照する方法を例として示します。

   1. File タイプの MaxCompute 関数の作成

      作成したビジネスプロセスを右クリックしてCreate Resource > MaxCompute > ファイルを選択し、リソース名にkey_words.txt を入力してからCreateをクリックします。

   2. カスタム辞書の内容を入力して保存、送信します。

      以下はカスタム辞書の例です。ご自身のテストニーズに応じて、適切なカスタム辞書を入力できます。

      増分バックアップ
      セキュリティコンプライアンス

2. カスタム辞書を使用して形態素解析コードをテスト実行します。

   PyODPS 3 ノードで以下のサンプルコードを実行し、jieba_test テーブルにアップロードされたテストデータに対して形態素解析を行い、結果テーブルの最初の 10 行を返します。

   def test(resources):
       import jieba
       fileobj = resources[0]
       jieba.load_userdict(fileobj)
       def h(input_var):  # ネストされた関数 h() で、辞書の読み込みと形態素解析を実行します
           result = jieba.cut(input_var, cut_all=False)
           return "/ ".join(result)
       return h
   # odps.stage.mapper.split.size は、実行の並列度を向上させるために使用できます
   hints = {
       'odps.isolation.session.enable': True,
       'odps.stage.mapper.split.size': 64,
   }
   libraries =['jieba-master.zip']  # ご利用の jieba-master.zip 圧縮パッケージを参照します
   src_df = o.get_table('jieba_test').to_df()  # ご利用の jieba_test テーブルのデータを参照します
   file_object = o.get_resource('key_words.txt') # get_resource() は MaxCompute リソースを参照します
   mapped_df = src_df.chinese.map(test, resources=[file_object])  # map は関数を呼び出し、resources パラメーターを渡します
   result_df = mapped_df.persist('jieba_result2', hints=hints, libraries=libraries)
   print(result_df.head(10))  # 形態素解析結果の最初の 10 行を表示します。より多くのデータは jieba_result2 テーブルで確認する必要があります

   説明

   odps.stage.mapper.split.size は、実行の並列度を向上させるために使用できます。詳細については、「フラグパラメーターリスト」をご参照ください。

3. 実行結果の表示

   実行が完了したら、以下の方法で jieba 形態素解析プログラムの実行結果を確認できます：

   • 方法 1：ページ下部のOperational Logsエリアで確認します。

   • 方法 2: ページの左側でAd Hoc Query ボタンをクリックし、一時クエリノードを作成して、テスト結果テーブル jieba_result2 の結果データを確認します。

     select * from jieba_result2;