前回は

MeCab のインストールと、ユーザー辞書を構築するための環境を作った

今回は

前々回クロールしたサイトのタグ情報を MeCab の単語として登録していく部分を作っていく

コード書く

import numpy as np
import pandas as pd
import re
import MeCab
import subprocess
import os

# MeCab のシステム辞書 NEOLogd のディレクトリを取得
dicdir = subprocess.run(['mecab-config', '--dicdir'], capture_output=True).stdout.decode('utf-8').strip()
neologd_dir = os.path.join(dicdir, 'mecab-ipadic-neologd')

# 前々回クロールしてきた情報を読み込む
df = pd.read_csv('output.csv')

# タグを数えるための辞書
tag_count_dict = dict()

for index, row in df.iterrows():
    tags_str = row['tags']

    # 空のカラムは nan になっちゃうので nan の場合は無視
    if type(tags_str) != str:
        assert np.isnan(tags_str)
        continue

    tags = tags_str.split(',')

    # タグの出現回数を数える
    for tag in tags:
        # 最初に # から始まるハッシュタグっぽいのは # を除外
        tag = re.sub(r'^#', '', tag)

        if tag not in tag_count_dict:
            tag_count_dict[tag] = 0
        tag_count_dict[tag] += 1

# 2 回以上使われてるタグを抽出
tag_list = np.array(sorted(tag_count_dict.items(), reverse=True, key=lambda pair: pair[1]))[:,0]

# 未知語抽出
unknown_tag_list = []
unknown_tagger = MeCab.Tagger(f'--unk-feature __unk__ -d {neologd_dir}')
for tag in tag_list:
    if unknown_tagger.parse(tag).split()[1] == '__unk__':
        unknown_tag_list.append(tag)

tagger = MeCab.Tagger(f'-d {neologd_dir}')
for tag in unknown_tag_list:
    # 未知語を MeCab で parse
    # (これで既知語の組み合わせとして取得できれば、そこから読みがわかる）
    tag_component_line_list = tagger.parse(tag).splitlines()

    # 既知語の単語を組み合わせて、雑に読みを作っていく
    yomi_component_list = []
    for tag_component_line in tag_component_line_list:
        if tag_component_line == 'EOS':
            break;
        tag_component, features_str = tag_component_line.split()
        features = features_str.split(',')
        
        # 既知語として取得できるか確認
        if len(features) > 7 and features[7] != '*':
            # 読みの情報を取得
            yomi_component = features[7]
        else:
            # 既存の単語から読みを持ってこれない場合はそのまま
            yomi_component = tag_component

        yomi_component_list.append(yomi_component)

    # 既知語の読みを組み合わせて、未知語の読みにする
    yomi = ''.join(yomi_component_list)

    # CSV として stdout に出す
    new_features = (tag, '', '', '', '名詞', '一般', '*', '*', '*', '*', tag, yomi, yomi, '追加エントリ')
    print(','.join(new_features))

こんな感じ

実行

さっき書いたコードを実行して、リダイレクトして ero_words.csv を作る

それを前回作った make_dic.sh を実行して dic ファイル化する

結果

mecab を実行してみる

$ mecab -d "$(mecab-config --dicdir)/mecab-ipadic-neologd"
彼女は彼のクリフェラでアヘオホとイキ声を晒した
彼女	名詞,代名詞,一般,*,*,*,彼女,カノジョ,カノジョ
は	助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
彼	名詞,代名詞,一般,*,*,*,彼,カレ,カレ
の	助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
クリフェラ	名詞,一般,*,*,*,*,クリフェラ,クリフェラ,クリフェラ,追加エントリ
で	助詞,格助詞,一般,*,*,*,で,デ,デ
アヘオホ	名詞,一般,*,*,*,*,アヘオホ,アヘオホ,アヘオホ,追加エントリ
と	助詞,並立助詞,*,*,*,*,と,ト,ト
イキ声	名詞,一般,*,*,*,*,イキ声,イキゴエ,イキゴエ,追加エントリ
を	助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
晒し	動詞,自立,*,*,五段・サ行,連用形,晒す,サラシ,サラシ
た	助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ

このように、クリフェラ、アヘオホ、イキゴエなどが登録された

これから

ero_words.csv は我が子のようにちゃんと育てて行こうと思う

次回は

前々回クロールしたデータを LightGBM を使って、特徴の重要度を測っていく