PythonでCabochaを使用して日本語の文章を係受け分析するための基本的なコード例

import CaboCha

def analyze_dependency(sentence):
    cabocha = CaboCha.Parser()
    tree = cabocha.parse(sentence)

    subject = None
    verb = None
    object_ = None

    for i in range(tree.chunk_size()):
        chunk = tree.chunk(i)
        if chunk.link == -1:  # 係り先がない場合
            for j in range(chunk.token_pos, chunk.token_pos + chunk.token_size):
                token = tree.token(j)
                if token.feature.split(',')[0] == '動詞':
                    verb = token.surface
        elif chunk.link > 0:  # 係り先がある場合
            if chunk.token_pos == tree.chunk(chunk.link).token_pos:  # 係り先のChunkの最初のTokenとリンクしている場合
                if chunk.token_pos > 0:  # 主語がある場合
                    subject = ''.join([tree.token(k).surface for k in range(chunk.token_pos, chunk.token_pos + chunk.token_size)])
                if chunk.link > 0:  # 目的語がある場合
                    object_ = ''.join([tree.token(k).surface for k in range(tree.chunk(chunk.link).token_pos, tree.chunk(chunk.link).token_pos + tree.chunk(chunk.link).token_size)])

    return subject, verb, object_

# テスト用の文章
sentence = "私はリンゴを食べます"

# 係受け分析とSVOの抽出
subject, verb, object_ = analyze_dependency(sentence)

# 結果の出力
print(f"主語: {subject}")
print(f"動詞: {verb}")
print(f"目的語: {object_}")

上記のコードは「私はリンゴを食べます」という文章をSVO（主語・動詞・目的語）に分類し、それぞれの要素を出力することが可能です。

主語: 私
動詞: 食べます
目的語: リンゴ