[PYTHON] 100 traitement de la langue knock-42: Affichage de la phrase de la personne concernée et de la personne concernée

Traitement du langage 100 coups 2015 ["Chapitre 5: Analyse des dépendances"](http: //www.cl.ecei. tohoku.ac.jp/nlp100/#ch5) 42e "Affichage de la phrase de la personne concernée et de la personne concernée" Enregistrement est. Puisque le greffier et la clause du greffier sont sortis, cela ressemble au rendement réel du greffier. Cependant, techniquement, la méthode de sortie change un peu, donc ce n'est pas très différent du coup précédent.

Lien de référence

environnement

J'ai installé CRF ++ et CaboCha il y a trop longtemps et j'ai oublié comment les installer. Puisqu'il s'agit d'un package qui n'a pas du tout été mis à jour, nous n'avons pas reconstruit l'environnement. Je me souviens seulement d'avoir été frustré lorsque j'ai décidé d'utiliser CaboCha sous Windows. Je pense que je ne pourrais pas l'utiliser sur Windows 64 bits (j'ai une mémoire vague et peut-être qu'il y a un problème avec ma capacité technique).

Chapitre 5: Analyse des dépendances

contenu de l'étude

Appliquer l'analyseur de dépendances CaboCha à "Je suis un chat" et expérimenter le fonctionnement de l'arbre de dépendances et l'analyse syntaxique.

Classe, Analyse des dépendances, CaboCha, Clause, Dépendance, Cas, Syntaxe des verbes fonctionnels, Chemin des dépendances, [Graphviz](http: / /www.graphviz.org/)

Contenu frappé

Utilisation de CaboCha pour le texte (neko.txt) du roman de Natsume Soseki "Je suis un chat" Analysez la dépendance et enregistrez le résultat dans un fichier appelé neko.txt.cabocha. Utilisez ce fichier pour implémenter un programme qui répond aux questions suivantes.

42. Affichage de la phrase de l'intéressé et de l'intéressé

Extraire tout le texte de la clause originale et de la clause liée au format délimité par des tabulations. Cependant, n'émettez pas de symboles tels que des signes de ponctuation.

Répondre

Programme de réponse [042. Affichage de la phrase de la personne concernée et de la personne concernée.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/05.%E4%BF%82%E3%82%8A%E5 % 8F% 97% E3% 81% 91% E8% A7% A3% E6% 9E% 90 / 042.% E4% BF% 82% E3% 82% 8A% E5% 85% 83% E3% 81% A8% E4% BF% 82% E3% 82% 8A% E5% 85% 88% E3% 81% AE% E6% 96% 87% E7% AF% 80% E3% 81% AE% E8% A1% A8% E7% A4% BA.ipynb)

import re

#Délimiteur
separator = re.compile('\t|,')

#Dépendance
dependancy = re.compile(r'''(?:\*\s\d+\s) #Non soumis à la capture
                            (-?\d+)       #Nombres(Contact)
                          ''', re.VERBOSE)

class Morph:
    def __init__(self, line):
        
        #Diviser par tabulation et virgule
        cols = separator.split(line)
        
        self.surface = cols[0] #Type de surface(surface)
        self.base = cols[7]    #Forme basique(base)
        self.pos = cols[1]     #Partie(pos)
        self.pos1 = cols[2]    #Sous-classification des paroles des parties 1(pos1)

class Chunk:
    def __init__(self, morphs, dst):
        self.morphs = morphs
        self.srcs = []   #Liste des numéros d'index des clauses d'origine
        self.dst  = dst  #Numéro d'index de la clause de contact
        self.phrase = ''.join([morph.surface for morph in morphs if morph.pos!= 'symbole']) #Phrase

#Remplacez l'origine et ajoutez la liste Chunk à la liste d'instructions
def append_sentence(chunks, sentences):
    
    #Remplacer l'entrepreneur
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        if chunk.dst != -1:
            chunks[chunk.dst].srcs.append(i)
    sentences.append(chunks)
    return sentences, []

morphs = []
chunks = []
sentences = []

with open('./neko.txt.cabocha') as f:
    
    for line in f:
        dependancies = dependancy.match(line)
        
        #S'il ne s'agit pas d'EOS ou du résultat de l'analyse des dépendances
        if not (line == 'EOS\n' or dependancies):
            morphs.append(Morph(line))
            
        #Lorsqu'il y a une analyse morphologique, le résultat de l'analyse EOS ou des dépendances
        elif len(morphs) > 0:
            chunks.append(Chunk(morphs, dst))
            morphs = []
       
        #En cas de dépendance résultat
        if dependancies:
            dst = int(dependancies.group(1))
        
        #Lorsqu'il y a un résultat de dépendance dans EOS
        if line == 'EOS\n' and len(chunks) > 0:
            sentences, chunks = append_sentence(chunks, sentences)

for si, sentence in enumerate(sentences):
    print('-----', si, '-----')
    for ci, chunk in enumerate(sentence):
        if chunk.dst != -1:
            print('{}:{}\t{}'.format(ci, chunk.phrase, sentence[chunk.dst].phrase))
    
    #Limité car il y en a beaucoup
    if si > 5:
        break

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Exclure des symboles des clauses Chunk

Un peu différent de la classe Chunk précédente, les symboles sont exclus de la clause.

python

class Chunk:
    def __init__(self, morphs, dst):
        self.morphs = morphs
        self.srcs = []   #Liste des numéros d'index des clauses d'origine
        self.dst  = dst  #Numéro d'index de la clause de contact
        self.phrase = ''.join([morph.surface for morph in morphs if morph.pos!= 'symbole']) #Phrase

Section de sortie

"Le texte est au format délimité par des tabulations" est comme du texte délimité par des tabulations, mais je ne le vois pas même si tout cela apparaît, et il est plus facile de voir s'il y a un délimiteur de phrase, donc je l'interprète arbitrairement et affiche la tabulation avec print.

python

for si, sentence in enumerate(sentences):
    print('-----', si, '-----')
    for ci, chunk in enumerate(sentence):
        if chunk.dst != -1:
            print('{}:{}\t{}'.format(ci, chunk.phrase, sentence[chunk.dst].phrase))
    
    #Limité car il y en a beaucoup
    if si > 5:
        break

Résultat de sortie (résultat de l'exécution)

Lorsque le programme est exécuté, le résultat suivant est sorti (seules 6 phrases sont sorties).

Résultat de sortie

----- 0 -----
----- 1 -----
----- 2 -----
0:Sans nom
1:Pas encore
----- 3 -----
0:Où est né
1:Née
2:Je ne comprends pas
3:Je n'ai aucune idée
----- 4 -----
0:Tout ce qui est sombre
1:Dim pleure
2:Larmes
3:Pleurer là où tu as fait
4:Miaou miaou pleurer
5:Je pleure et me souviens
6:Je me souviens seulement de ce que j'étais
----- 5 -----
0:j'ai vu
1:Pour la première fois ici
2:Pour la première fois appelé humain
3:Êtres humains
4:j'ai vu quelque chose
----- 6 -----
0:Et c'est vrai
1:Je te demanderai plus tard
2:j'ai entendu cela
3:C'est vrai
4:Dans l'être humain appelé Shosei
5:Était une race chez les humains
6:Le pire
7:C'était une race méchante
8:Il semble que c'était une course