چگونه اطلاعات ویکی پدیا را استخراج و تحلیل کنیم؟

غنای اطلاعات ویکی‌پدیا بر هیچ‌کس پوشیده نیست. از دریای اطلاعات این وبسایت می‌توان برای تحقیق‌های تجاری و غیرتجاری و تقریبا در هر زمینه‌ای بهره برد. شرکت‌ها، محققان، دانشمندان داده و حتی افراد صرفا کنجکاو، همه‌وهمه درزمره‌ی افرادی قرار می‌گیرند که سعی می‌کنند داده‌های ویکی‌پدیا را استخراج و تحلیل کنند.

ویکی‌پدیا به‌مثابه‌ی گنجینه‌ای است که از مجموعه‌ای از صدهامیلیون صفحه‌ی وب و میلیون‌ها مقاله‌ی وزین چندزبانه تشکیل شده‌ است. این امر ویکی‌پدیا را به بهشت خزندگان وب (Web Crawler) تبدیل کرده‌ است. با جست‌وجویی ساده در گیت‌هاب، متوجه می‌شوید بیش از سیصد خزنده‌ی وب و پروژه‌های مشابه برای استخراج داده از ویکی‌پدیا وجود دارد.

مقاله‌های مرتبط:

• تولید مقاله برای ویکیپدیا به کمک هوش مصنوعی
• ۱۷ حقیقت جالب در خصوص ویکی‌پدیا
• پلتفرم صوتی ویکیپدیا تا سال ۲۰۱۷ عرضه می‌شود

وب‌کراولینگ، تنها راه موجود برای استخراج و تحلیل داده‌های ویکی‌پدیا نیست. برای مثال، ویکی‌مدیااجازه‌ی استخراج داده‌ها در فرمت‌های متنوعی را می‌دهد. همچنین، API ویکی‌مدیا نه‌تنها برای دریافت اطلاعات، بلکه برای ایجاد بات‌ها و تعامل با مقالات به‌طور برنامه‌نویسی‌شده استفاده می‌شود.

در آموزش زیر، روی ابزار Mixnode تمرکز می‌کنیم که استخراج و تحلیل داده‌ها از ویکی‌پدیا با استفاده از کوئری‌های SQL را فراهم می‌آورد. برای استفاده از این ابزار باید با SQL آشنا باشید.

Mixnode چگونه کار می‌کند؟

Mixnode اجازه می‌دهد با وب مانند پایگاه داده برخورد کنید. با استفاده از Mixnode می‌توانید کوئری بنویسید و آن را روی وب اجرا کنید. با اجرای کوئری مدنظر Mixnode به‌طور خودکار صفحات لازم برای پاسخ به کوئری را پیدا می‌کند.

مثال‌های زیر نحوه‌ی کارکرد Mixnode و استخراج و تحلیل داده‌‌ها را شفاف‌تر می‌کند.

مثال ۱: به‌دست‌آوردن آدرس تمامی صفحات ویکی‌پدیا

select 
    url
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 

• متغیر url نمایانگر آدرس صفحه است
• pages جدولی است که هر ردیف آن مطابق با صفحه‌ی منحصربه‌فرد در وب است
• با url_domain = 'wikipedia.org' مطمئن می‌شویم که فقط صفحات ویکی‌پدیا و ساب‌دامین‌های آن (مانند en.wikipedia.org) مدنظر قرار می‌گیرند. اگر بخواهید فقط در ویکی‌پدیای فارسی جست‌وجو کنید، کافی است عبارت fa.wikipedia.org را جایگزین کنید.

مثال ۲: به‌دست‌آوردن آدرس و عنوان تمامی مقالات ویکی‌پدیا

select 
    url, 
    css_text_first(content, 'h1#firstHeading') as title
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/%'

• css_text_first(content, 'h1#firstHeading') عنوان مقاله‌ی ویکی‌پدیا را خروجی می‌دهد. با نگاهی به سورس HTML مقالات ویکی‌پدیا، پی می‌بریم h1#firstHeading مسیر CSS برای عنوان مقاله است. css_text_first نیز تابعی است که اجازه‌ی استخراج اولین مورد از انتخابگر CSS را می‌دهد. content در اینجا سورس کامل HTML صفحه است.

• ازآنجایی‌که قصد داریم عناوین مقالات را به‌دست آوریم و می‌دانیم در آدرس مقالات ویکی‌پدیا از /wiki/ استفاده می‌شود، از url like '%/wiki/%' استفاده می‌کنیم تا مطمئن شویم نتایجمان فقط به مقالات مربوط‌ می‌شود.

مثال ۳: به‌دست‌آوردن عناوین تمامی مقالات شامل زیررشته‌ی Elon Musk

select 
    url, 
    css_text_first(content, 'h1#firstHeading') as title
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/%'
    and
    contains(content, 'Elon Musk')

• contains() تابعی است که اجازه‌ی بررسی وجود یک زیررشته در یک رشته را می‌دهد. با استفاده از contains(content, 'elon musk') مطمئن می‌شویم که در نتایجمان عبارت Elon Musk موجود است.

مثال ۴: مرتب‌سازی مقالات ویکی‌پدیا براساس تعداد ارجاعات

select 
    url, 
    css_text_first(content, 'h1#firstHeading') as title,
    cardinality(css_text(content, 'ol.references li')) as reference_count
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/%'
order by reference_count desc

• بررسی کد منبع یک مقاله‌ی ویکی‌پدیا نشان می‌دهد تمامی ارجاعات و منابع با انتخابگر ol.references قابل‌دسترسی است. css_text(content, 'ol.references li') متن تمامی منابع مقاله را به ما می‌دهد و ازآنجایی‌که فقط به تعداد نیاز داریم، پس از تابع cardinality() استفاده می‌کنیم که اندازه‌ی یک آرایه را برمی‌گرداند. desc در خط آخر مقالات را به‌صورت نزولی برایمان مرتب می‌کند. برای مرتب‌سازی به‌صورت صعودی از asc استفاده کنید.

مثال ۵: مرتب‌سازی مقالات ویکی‌پدیا براساس طول مقاله

select
    url,
    css_text_first(content, 'h1#firstHeading') as title,
    cardinality(words(css_text_first(content, '#content'))) as article_length
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/%'
order by article_length desc

• words() آرایه‌ای شامل تمامی کلمات یک متن را برمی‌گرداند. استفاده از cardinality(words(css_text_first(content, '#content'))) as article_length، تعداد کلمات یک مقاله را به ما می‌دهد.

مثال ۶: اندازه‌ی میانگین یک مقاله‌ی ویکی‌پدیا

select
    avg(cardinality(words(css_text_first(content, '#content')))) as average_article_length
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/%'

• تابع avg() میانگین داده‌های ورودی‌اش را برمی‌گرداند که در اینجا، تعداد کلمات تمامی مقالات ویکی‌پدیاست.

مثال ۷: مرتب‌سازی مقالات ویکی‌پدیا براساس بحث‌های آن

select
    url,
    remove_left(css_text_first(content, 'h1#firstHeading'), 'Talk:') as title,
    cardinality(words(css_text_first(content, '#content'))) as discussion_length
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/Talk:%'
order by discussion_length desc

• مباحث درباره‌ی یک مطلب در آدرسی مشابه /wiki/Talk: قرار دارند؛ به‌همین‌دلیل از این عبارت استفاده می‌کنیم.

مثال ۸: پیداکردن تمامی مقالات ویکی‌پدیا که لینکی به zoomit.ir دارند

select
    url,
    css_text_first(content, 'h1#firstHeading') as title
from 
    pages
where 
    url_domain = 'wikipedia.org' 
    and
    url like '%/wiki/%'
    and
    contains_any(content, array['href="https://www.zoomit.ir', 'href="http://www.zoomit.ir', 'href="https://zoomit.ir', 'href="http://zoomit.ir'])

دیدگاه شما چیست؟ تجربه‌ی استفاده از این ابزار را داشته‌اید؟ ابزارهای دیگری برای تحلیل و استخراج داده‌ها از ویکی‌پدیا می‌شناسید؟ نظرات خود را با ما و کاربران زومیت به‌اشتراک بگذارید.