[PYTHON] 100 Language Processing Knock-30 (en utilisant des pandas): lecture des résultats de l'analyse morphologique

Traitement du langage 100 coups 2015 ["Chapitre 4: Analyse morphologique"](http: //www.cl.ecei.tohoku) Il s'agit d'un enregistrement de 30e "Lecture du résultat de l'analyse morphologique" de .ac.jp / nlp100 / # ch4). "Analyse morphologique" En entrant dans le chapitre, il est devenu plus comme un traitement linguistique à grande échelle. L'analyse morphologique est une méthode qui divise une phrase telle que «attente» en «attente», «shi», «te», «ori» et «masu», et ajoute des informations telles que des paroles de partie à chacune. Pour plus d'informations "Wikipedia" Etc.

Lien de référence

environnement

J'utilise Python 3.8.1 à partir de ce moment (3.6.9 jusqu'à la dernière fois). Dans le chapitre 3, "Expressions régulières", collections.OrderdDict était utilisé pour prendre en charge les types de dictionnaire ordonnés, mais [depuis Python 3.7.1, même les types de dictionnaire standard sont garantis d'être ordonnés](https: //docs.python .org / ja / 3 / whatsnew / 3.7.html). Il n'y avait aucune raison particulière de s'en tenir à la version 3.6.9, j'ai donc renouvelé l'environnement. J'ai oublié comment installer MeCab. Je l'ai installé il y a un an, mais je ne me souviens pas avoir trébuché.

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

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.

30. Lecture des résultats de l'analyse morphologique

Implémentez un programme qui lit les résultats de l'analyse morphologique (neko.txt.mecab). Cependant, chaque élément morphologique est stocké dans un type de mappage avec la clé de la forme de surface (surface), de la forme de base (base), d'une partie du mot (pos) et d'une partie du mot sous-classification 1 (pos1), et une phrase est exprimée sous forme d'une liste d'éléments morphologiques (type de mappage). Faisons le. Pour le reste des problèmes du chapitre 4, utilisez le programme créé ici.

Supplément de problème (à propos de "MeCab")

C'est "MeCab" qui est un standard d'analyse morphologique. Pour comparaison avec d'autres analyseurs morphologiques, je me suis référé à l'article "Comparaison des analyseurs morphologiques fin 2019" (résultat de la comparaison "MeCab" Je pensais que je le ferais). Si vous utilisez MeCab, les informations seront jugées dans le format suivant pour les mots divisés. Notez que le délimiteur est une tabulation (\ t) et une virgule (pourquoi?).

Forme de surface \ t Paroles de partie, Sous-classification partielle 1, Sous-classification partielle 2, Sous-classification partielle 3, Type d'utilisation, Forme d'utilisation, Forme originale, Lecture, Prononciation

Par exemple, dans le cas de "dans la cuisse cuisse", le résultat de sortie est le suivant.

Répondre

Programme de réponse (exécution MeCab) [Chapter 4_ Morphological analysis.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/04.%E5%BD%A2%E6%85%8B%E7% B4% A0% E8% A7% A3% E6% 9E% 90 /% E7% AC% AC4% E7% AB% A0_% 20% E5% BD% A2% E6% 85% 8B% E7% B4% A0% E8 % A7% A3% E6% 9E% 90.ipynb)

La partie d'exécution MeCab suivante est la condition préalable au chapitre 4.

Utilisation de MeCab pour le texte (neko.txt) du roman de Natsume Soseki "Je suis un chat" Analysez la morphologie et enregistrez le résultat dans un fichier appelé neko.txt.mecab.

C'est un processus simple qui se termine par une seule commande.

mecab neko.txt -o neko.txt.mecab

Pour le moment, j'ai créé un programme en utilisant mecab-python3 (ver0.996.3) en Python comme indiqué ci-dessous, mais le résultat est légèrement différent de celui de l'exécution de la commande. ** La phrase n'a pas été séparée par EOS (End Of Statement) ** a été fatale au coup qui a suivi. La méthode de spécification des options peut être mauvaise, mais je ne veux pas trop creuser dedans, donc je n'ai pas utilisé les résultats d'exécution du programme Python plus tard.

import MeCab
mecab = MeCab.Tagger()

with open('./neko.txt') as in_file, \
    open('./neko.txt.mecab', mode='w') as out_file:   
    out_file.write(mecab.parse(in_file.read()))

Programme de réponse (création de liste) [030. Reading morphological analysis results.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/04.%E5%BD%A2%E6%85%8B%E7 % B4% A0% E8% A7% A3% E6% 9E% 90 / 030.% E5% BD% A2% E6% 85% 8B% E7% B4% A0% E8% A7% A3% E6% 9E% 90% E7% B5% 90% E6% 9E% 9C% E3% 81% AE% E8% AA% AD% E3% 81% BF% E8% BE% BC% E3% 81% BF.ipynb)

from pprint import pprint

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')
    #Le blanc est en fait pos1, mais il a changé.
    return df[df['pos'] != 'Vide']

df = read_text()
print(df.info())

target = []
morphemes = []

for i, row in df.iterrows():
    if row['surface'] == 'EOS' \
     and len(target) != 0:
        morphemes.append(df.loc[target].to_dict(orient='records'))
        target = []
    else:
        target.append(i)

print(len(morphemes))
pprint(morphemes[:5])

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Lecteur de fichiers

Le fichier créé par MeCab est lu par read_table. C'est un peu ennuyeux que les délimiteurs soient tabulation (\ t) et virgule (, ). Ceci est réalisé en utilisant une expression régulière (OU avec «|») avec le paramètre «sep» et en changeant «moteur» en «python». J'ai mis skiprows et skipfooter parce qu'ils étaient ennuyeux de voir le contenu du fichier.

python

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

La trame de données est l'information suivante.

Problème de Read_table avec les blancs

C'est difficile à comprendre, mais si le suivant `` (espace demi-largeur) arrive au début de la ligne, la colonne se déplacera lors de la lecture avec la fonction read_table. En ignorant «» et «\ t» (tabulation), la première colonne est reconnue comme un «symbole». J'ai fait quelques essais et erreurs, tels que la définition du paramètre «skipinitialspace», mais je n'ai pas pu le résoudre. Je pense que c'est probablement un bug chez les pandas. Cette fois, je n'avais pas besoin d'être particulier à ce sujet, donc j'exclus les lignes «vides».

symbole,Vide,*,*,*,*,　,　,　

Informations DataFrame

Les données du fichier lu en tant que DataFrame sont sorties comme suit avec df.info ().

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 212143 entries, 0 to 212552
Data columns (total 4 columns):
 #   Column   Non-Null Count   Dtype 
---  ------   --------------   ----- 
 0   surface  212143 non-null  object
 1   pos      202182 non-null  object
 2   pos1     202182 non-null  object
 3   base     202182 non-null  object
dtypes: object(4)
memory usage: 8.1+ MB
None

Sortie de liste de types de dictionnaire

Stockez chaque élément morphologique dans un type de mappage avec la clé de la forme de surface (surface), de la forme de base (base), d'une partie du mot (pos) et d'une partie du mot sous-classification 1 (pos1), et exprimez une phrase sous forme de liste d'éléments morphologiques (type de mappage).

Faites une liste des types de mappage (type dictionnaire). Cependant, je ne l'ai pas utilisé dans les coups suivants ** et c'est entièrement pour la pratique de Python (dans les coups ultérieurs, l'utilisation de pandas ne nécessite pas un processus aussi fastidieux). Quand EOS (End Of Statement) est émis, c'est la fin d'une phrase, donc les éléments morphologiques jusqu'à ce point sont générés par la fonction to_dict.

python

target = []
morphemes = []

for i, row in df.iterrows():
    if row['surface'] == 'EOS' \
     and len(target) != 0:
        morphemes.append(df.loc[target].to_dict(orient='records'))
        target = []
    else:
        target.append(i)

Résultat de sortie (résultat de l'exécution)

Lorsque le programme est exécuté, le résultat suivant est sorti (seulement les 5 premières phrases). À propos, la raison pour laquelle «je suis un chat» sur la première ligne est une nomenclature, c'est parce que c'est une nomenclature appropriée du titre du livre. Il est vrai que la phrase du livre est décomposée, mais ce n'est pas encore fait.

Résultat de sortie

[[{'base': 'je suis un chat', 'pos': 'nom', 'pos1': '固有nom', 'surface': 'je suis un chat'},
  {'base': '。', 'pos': 'symbole', 'pos1': 'Phrase', 'surface': '。'}],
 [{'base': 'Nom', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Général', 'surface': 'Nom'},
  {'base': 'Est', 'pos': 'Particule', 'pos1': '係Particule', 'surface': 'Est'},
  {'base': 'encore', 'pos': 'adverbe', 'pos1': 'Connexion auxiliaire', 'surface': 'encore'},
  {'base': 'Non', 'pos': 'adjectif', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'Non'},
  {'base': '。', 'pos': 'symbole', 'pos1': 'Phrase', 'surface': '。'}],
 [{'base': None, 'pos': None, 'pos1': None, 'surface': 'EOS'},
  {'base': 'Où', 'pos': 'nom', 'pos1': '代nom', 'surface': 'Où'},
  {'base': 'alors', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'alors'},
  {'base': 'Née', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'Née'},
  {'base': 'Ta', 'pos': 'Verbe auxiliaire', 'pos1': '*', 'surface': 'Ta'},
  {'base': 'Feu', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Général', 'surface': 'Katon'},
  {'base': 'Quand', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'Quand'},
  {'base': 'S'inscrire', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Changer de connexion', 'surface': 'S'inscrire'},
  {'base': 'Mais', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'Mais'},
  {'base': 'Tsukuri', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'Tsuka'},
  {'base': 'Nu', 'pos': 'Verbe auxiliaire', 'pos1': '*', 'surface': 'Nu'},
  {'base': '。', 'pos': 'symbole', 'pos1': 'Phrase', 'surface': '。'}],
 [{'base': 'quoi', 'pos': 'nom', 'pos1': '代nom', 'surface': 'quoi'},
  {'base': 'Mais', 'pos': 'Particule', 'pos1': '副Particule', 'surface': 'Mais'},
  {'base': 'faible', 'pos': 'adjectif', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'faible'},
  {'base': 'Humide', 'pos': 'adverbe', 'pos1': 'Général', 'surface': 'Humide'},
  {'base': 'fait', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Général', 'surface': 'fait'},
  {'base': 'Endroit', 'pos': 'nom', 'pos1': 'suffixe', 'surface': 'Endroit'},
  {'base': 'alors', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'alors'},
  {'base': 'Miaou miaou', 'pos': 'adverbe', 'pos1': 'Général', 'surface': 'Miaou miaou'},
  {'base': 'cri', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'Pleurs'},
  {'base': 'main', 'pos': 'Particule', 'pos1': '接続Particule', 'surface': 'main'},
  {'base': 'Qu'y avait-il', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Général', 'surface': 'Qu'y avait-il'},
  {'base': 'Seulement', 'pos': 'Particule', 'pos1': '副Particule', 'surface': 'Seulement'},
  {'base': 'Est', 'pos': 'Particule', 'pos1': '係Particule', 'surface': 'Est'},
  {'base': 'Mémoire', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Changer de connexion', 'surface': 'Mémoire'},
  {'base': 'Faire', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'Shi'},
  {'base': 'main', 'pos': 'Particule', 'pos1': '接続Particule', 'surface': 'main'},
  {'base': 'Est', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Non indépendant', 'surface': 'Est'},
  {'base': '。', 'pos': 'symbole', 'pos1': 'Phrase', 'surface': '。'}],
 [{'base': 'je', 'pos': 'nom', 'pos1': '代nom', 'surface': 'je'},
  {'base': 'Est', 'pos': 'Particule', 'pos1': '係Particule', 'surface': 'Est'},
  {'base': 'ici', 'pos': 'nom', 'pos1': '代nom', 'surface': 'ici'},
  {'base': 'alors', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'alors'},
  {'base': 'début', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'début'},
  {'base': 'main', 'pos': 'Particule', 'pos1': '接続Particule', 'surface': 'main'},
  {'base': 'Humain', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Général', 'surface': 'Humain'},
  {'base': 'Cette', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'Cette'},
  {'base': 'chose', 'pos': 'nom', 'pos1': 'Non indépendant', 'surface': 'chose'},
  {'base': 'À', 'pos': 'Particule', 'pos1': '格Particule', 'surface': 'À'},
  {'base': 'à voir', 'pos': 'verbe', 'pos1': 'Indépendance', 'surface': 'Vous voyez'},
  {'base': 'Ta', 'pos': 'Verbe auxiliaire', 'pos1': '*', 'surface': 'Ta'},
  {'base': '。', 'pos': 'symbole', 'pos1': 'Phrase', 'surface': '。'}]]