言語処理100本ノック 2015 「第6章: 英語テキストの処理」の51本目「単語の切り出し」記録です。
今回は技術的には前回とほとんど変わりません。10行に満たないコードで終わる簡単なノックです。

参考リンク

リンク	備考
051.単語の切り出し.ipynb	回答プログラムのGitHubリンク
素人の言語処理100本ノック:51	多くのソース部分のコピペ元

環境

種類	バージョン	内容
OS	Ubuntu18.04.01 LTS	仮想で動かしています
pyenv	1.2.16	複数Python環境を使うことがあるのでpyenv使っています
Python	3.8.1	pyenv上でpython3.8.1を使っていますパッケージはvenvを使って管理しています

第6章: 英語テキストの処理

学習内容

Stanford Core NLPを用いた英語のテキスト処理を通じて，自然言語処理の様々な基盤技術を概観します．

Stanford Core NLP, ステミング, 品詞タグ付け, 固有表現抽出, 共参照解析, 係り受け解析, 句構造解析, S式

ノック内容

英語のテキスト（nlp.txt）に対して，以下の処理を実行せよ．

51. 単語の切り出し

空白を単語の区切りとみなし，50の出力を入力として受け取り，1行1単語の形式で出力せよ．ただし，文の終端では空行を出力せよ．

回答

回答プログラム 051.単語の切り出し.ipynb

import re

with open('./050.result.txt') as file_in, \
     open('./051.result.txt', 'w') as file_out:
    for line in file_in:
        if line != '\n':
            line = re.sub(r'''
                         [\.|;|:|\?|!|,]*  # . or ; or : or ? or ! or , が0回以上
                         \s                 # 空白
                       ''', '\n', line, flags = re.VERBOSE)
            print(line, file=file_out)

回答解説

正規表現

前回に続き正規表現を使った処理。今回は空白(スペース)を改行に置換です。
肯定の先/後読みアサーションがない分、今回の方がシンプルです。空白前に記号系があった場合も置換対象にしました。

出力結果(実行結果)

プログラム実行すると以下の結果(先頭20行抜粋)が出力されます。

051.result.txt(先頭20行抜粋)

Natural
language
processing

From
Wikipedia
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Natural
language
processing
(NLP)
is
a
field
of
computer
science