言語処理100本ノック 2015「第4章: 形態素解析」の33本目「サ変名詞」記録です。
前回同様、抽出条件が変わるだけで非常に簡単です。
参考リンク
| リンク | 備考 |
|---|---|
| 033.サ変名詞.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:33 | 多くのソース部分のコピペ元 |
| MeCab公式 | 最初に見ておくMeCabのページ |
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 |
| Mecab | 0.996-5 | apt-getでインストール |
上記環境で、以下のPython追加パッケージを使っています。通常のpipでインストールするだけです。
| 種類 | バージョン |
|---|---|
| pandas | 1.0.1 |
第4章: 形態素解析
学習内容
夏目漱石の小説『吾輩は猫である』に形態素解析器MeCabを適用し，小説中の単語の統計を求めます．
形態素解析, MeCab, 品詞, 出現頻度, Zipfの法則, matplotlib, Gnuplot
ノック内容
夏目漱石の小説『吾輩は猫である』の文章（neko.txt）をMeCabを使って形態素解析し，その結果をneko.txt.mecabというファイルに保存せよ．このファイルを用いて，以下の問に対応するプログラムを実装せよ．
なお，問題37, 38, 39はmatplotlibもしくはGnuplotを用いるとよい．
33. サ変名詞
サ変接続の名詞をすべて抽出せよ．
回答
回答プログラム 033.サ変名詞.ipynb
import pandas as pd
def read_text():
# 0:表層形(surface)
# 1:品詞(pos)
# 2:品詞細分類1(pos1)
# 7:基本形(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'] != '空白') & (df['surface'] != 'EOS') & (df['pos'] != '記号')]
df = read_text()
df[(df['pos'] == '名詞') & (df['pos1'] == 'サ変接続')]
回答解説
前回と変わっているのは以下の1文です。大したことないですね。
df[(df['pos'] == '名詞') & (df['pos1'] == 'サ変接続')]
出力結果(実行結果)
プログラム実行すると以下の結果が出力されます。75の「そうだ」はMeCabの間違えではないでしょうか？
