遊戯王OCG全カードの知名度が調べられた！

前回挑戦したが微妙な結果だった知名度ランキング。

遊戯王OCG全カードの知名度ランキングを作る(1/2) ～Custom Search APIで実験～

遊戯王OCG全カードの知名度(≒Google検索ヒット数)を調べる「青眼の白龍」、「ブラックマジシャン」など数ある有名カードのうちどれがどのくらい有名なのか、あ…

しかし「知名度」の指標として「Google検索ヒット数」を使用するアイディアは良かった。
前回をベースとして改善した結果いいかんじのランキングができた。

遊戯王OCG全カードの知名度(≒Google検索ヒット数)を調べる

「青眼の白龍」、「ブラックマジシャン」など数ある有名カードのうちどれがどのくらい有名なのか、
あるいはどのカードの知名度が低いのか。
知名度を数値化することでカード間の比較を行いたい。

ここで「知名度」の指標として「Google検索ヒット数」を使用する。
「Google検索ヒット数」はWEB上でどれだけその言葉が使用されているかを表す。
イコールではないが相関が高そうに思われる。

前回の記事は今回の実験に向けた準備。

Google Custom Search APIでGoogle検索ヒット数を取得する

Google検索ヒット数を取得したいGoogle検索で単語を検索したときに表示される約 00,000 件 （0.00 秒）のような検索ヒット数を取得したい。数十…

本当は複数の検索エンジンで調べて平均を取るなどしたい、

Google検索ヒット数を取得したい

Google検索で単語を検索したときに表示される

約 00,000 件 （0.00 秒）

のような検索ヒット数を取得したい。
数十個なら手作業でなんとかなるが数千個だと無理。

はじめはスクレイピングしようと思ったがGoogleはガチガチのスクレイピング対策してて難しそう。
調べたところ「Google Custom Search API」を使えばできそうなのでこれを使う。

Bigqueryのテーブル作成→サービスアカウント作成→PythonでBigquery操作

BigqueryはGoogle Cloud Platform(GCP)の提供するデータベース。
Pythonでquery操作してデータ取得できると便利なので実験。

GCSバケット作成→サービスアカウント作成→PythonでGCS操作

Google Cloud Storage(GCS)はGoogle Cloud Platform(GCP)の提供するストレージサービス。
AWSでいうところのS3。

Pythonでファイル操作できると便利なので実験。

5種類の音声認識APIを性能評価して比較

音声認識技術によって音声から文字起こししたい。
既存のAPIが複数あるため実験により性能を比較した。

基本情報↓

認識精度↓

最も認識精度が高いのは「Microsoft Azure」。
安いのは「AmiVoice」。
AppleはiOSアプリなどに組み込んで使用する形式で使いづらいが無料。

最も精度の良かった「Microsoft Azure」の音声認識APIの使い方は以下の記事に記している。

Pythonを用いたAzure APIによる音声認識の方法

Azure「Speech To Text」 の使い方音声認識技術によって音声ファイルをテキスト化したいという声がある。音声認識技術によって音声ファイルをテキスト…

以降、実験の詳細を記す。