言語処理100本ノック 2015 「第6章: 英語テキストの処理」の55本目「固有表現抽出」記録です。
今回は固有表現の抽出。固有表現の1種類である人名を抜き出します。プログラム上は3ステップできるシンプルなものです。これだけ簡単にできるのはStanford CoreNLP様様ですね。

参考リンク

リンク	備考
055.固有表現抽出.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:55	多くのソース部分のコピペ元
Stanford Core NLP公式	最初に見ておくStanford Core NLP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
Stanford CoreNLP	3.9.2	インストールしたのが1年前で詳しく覚えていないです・・・ 1年たってもそれが最新だったのでそのまま使いました
openJDK	1.8.0_242	他目的でインストールしていたJDKをそのまま使いました

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．

55. 固有表現抽出

入力文中の人名をすべて抜き出せ．

回答

回答プログラム 055.固有表現抽出.ipynb

import xml.etree.ElementTree as ET

XPATH = './document/sentences/sentence/tokens/token[NER="PERSON"]'
print([ token.findtext('word') for token in ET.parse('./nlp.txt.xml').iterfind(XPATH)])

回答解説

XMLファイルのパス

下記の「固有表現」で<NER>タグの値がPERSONの場合に、同階層の<word>タグの値が人名を示します。Stanford CoreNLPの「固有表現」の仕組みはStanford Named Entity Recognizer (NER)に書かれています。

出力	第1階層	第2階層	第3階層	第4階層	第5階層	第6階層	第7階層
単語	root	document	sentences	sentence	tokens	token	word
固有表現	root	document	sentences	sentence	tokens	token	NER

XMLファイルはGitHubに置いています。

nlp.txt.xml(抜粋)

<root>
  <document>
    <docId>nlp.txt</docId>
    <sentences>
      <sentence id="1">

--中略--

        <tokens>
          <token id="4">
            <word>Alan</word>
            <lemma>Alan</lemma>
            <CharacterOffsetBegin>636</CharacterOffsetBegin>
            <CharacterOffsetEnd>640</CharacterOffsetEnd>
            <POS>NNP</POS>
            <NER>PERSON</NER>
            <Speaker>PER0</Speaker>

あとはxmlパッケージのiterfind関数にXPATHを渡してやるだけです。

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。

出力結果

['Alan', 'Turing', 'Joseph', 'Weizenbaum', 'MARGIE', 'Schank', 'Wilensky', 'Meehan', 'Lehnert', 'Carbonell', 'Lehnert', 'Racter', 'Jabberwacky', 'Moore']

言語処理100本ノック-55:固有表現抽出