言語処理100本ノック 2015「第4章: 形態素解析」の32本目「動詞の原形」記録です。
今回も前回に引き続き、pandas使っているので１文で処理でき、拍子抜けするほど簡単です。独立した記事にするまでもないような・・・
参考リンク
| リンク | 備考 |
|---|---|
| 032.動詞の原形.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:32 | 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．
32. 動詞の原形
動詞の原形をすべて抽出せよ．
回答
回答プログラム 032.動詞の原形.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'] == '動詞']['base']
回答解説
前回の「動詞の表層形」が「動詞の原形」に変わっただけです。pandasだと条件をちょっと書き換えるだけ。
df[df['pos'] == '動詞']['base']
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
13 生れる
19 つく
31 泣く
37 する
39 いる
...
212527 死ぬ
212532 得る
212537 死ぬ
212540 得る
212541 られる
Name: base, Length: 28119, dtype: object