Traitement du langage 100 coups 2015 ["Chapitre 4: Analyse morphologique"](http: //www.cl.ecei.tohoku) Il s'agit de l'enregistrement du 32ème "Prototype du verbe" de .ac.jp / nlp100 / # ch4). En continuant de la fois précédente, cette fois j'utilise des pandas, donc je peux le traiter en une phrase, et c'est tellement facile que je ne peux pas le battre. Il n'est pas nécessaire que ce soit un article indépendant ...

Lien de référence

Lien	Remarques
032.Prototype de verbe.ipynb	Lien GitHub du programme de réponse
100 coups de traitement du langage amateur:32	Copiez et collez la source de nombreuses pièces source
Officiel MeCab	Page MeCab à regarder en premier

environnement

type	version	Contenu
OS	Ubuntu18.04.01 LTS	Il fonctionne virtuellement
pyenv	1.2.16	J'utilise pyenv car j'utilise parfois plusieurs environnements Python
Python	3.8.1	python3 sur pyenv.8.J'utilise 1 Les packages sont gérés à l'aide de venv
Mecab	0.996-5	apt-Installer avec get

Dans l'environnement ci-dessus, j'utilise les packages Python supplémentaires suivants. Installez simplement avec pip ordinaire.

type	version
pandas	1.0.1

Chapitre 4: Analyse morphologique

contenu de l'étude

Appliquer l'analyseur morphologique MeCab au roman «Je suis un chat» de Natsume Soseki et obtenir les statistiques des mots du roman.

Analyse morphologique, MeCab, paroles de partie, fréquence d'occurrence, loi de Zipf, matplotlib, Gnuplot

Contenu frappé

Utilisation de MeCab pour le texte (neko.txt) du roman de Natsume Soseki "Je suis un chat" Effectuez une analyse morphologique et enregistrez le résultat dans un fichier appelé neko.txt.mecab. Utilisez ce fichier pour implémenter un programme qui répond aux questions suivantes.

Pour les problèmes 37, 38 et 39, utilisez matplotlib ou Gnuplot.

32. Forme originale du verbe

Extraire toutes les formes originales du verbe.

Répondre

Programme de réponse [032. Prototype of verb.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/04.%E5%BD%A2%E6%85%8B%E7%B4%A0%E8 % A7% A3% E6% 9E% 90 / 032.% E5% 8B% 95% E8% A9% 9E% E3% 81% AE% E5% 8E% 9F% E5% BD% A2.ipynb)

import pandas as pd

def read_text():
    # 0:Type de surface(surface)
    # 1:Partie(pos)
    # 2:Sous-classification des paroles des parties 1(pos1)
    # 7:Forme basique(base)
    df = pd.read_table('./neko.txt.mecab', sep='\t|,', header=None, 
                       usecols=[0, 1, 2, 7], names=['surface', 'pos', 'pos1', 'base'], 
                       skiprows=4, skipfooter=1 ,engine='python')
    return df[(df['pos'] != 'Vide') & (df['surface'] != 'EOS') & (df['pos'] != 'symbole')]

df = read_text()
df[df['pos'] == 'verbe']['base']

Répondre au commentaire

La précédente «forme de surface du verbe» vient de passer à la «forme originale du verbe». Avec les pandas, réécrivez simplement les conditions.

`python`


df[df['pos'] == 'verbe']['base']

Résultat de sortie (résultat de l'exécution)

Lorsque le programme est exécuté, les résultats suivants sont affichés.

`Résultat de sortie`


13 nés
19
31 pleurer
37
39
         ... 
212527 meurent
212532 obtenir
212537 mourir
212540 obtenir
212541
Name: base, Length: 28119, dtype: object

[PYTHON] 100 Language Processing Knock-32 (utilisant des pandas): Prototype de verbe