言語処理100本ノック:56 未解決 python(22) Type Error(117) coding(104)

言語処理100本ノック 2015
56. 共参照解析
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/
「Stanford Core NLPの共参照解析の結果に基づき，文中の参照表現（mention）を代表参照表現（representative mention）に置換せよ．ただし，置換するときは，「代表参照表現（参照表現）」のように，元の参照表現が分かるように配慮せよ．」
素人の言語処理100本ノック:56
https://qiita.com/segavvy/items/0340d3d71c9151265bcb

 ./p56.py
Natural language processing From Wikipedia , the free encyclopedia Natural language processing -LRB- NLP -RRB- is Traceback (most recent call last):
  File "./p56.py", line 75, in <module>
    print('[' + rep_text + '] (', end='')
TypeError: can only concatenate str (not "NoneType") to str

ソースは下記（コマンドとして実行したく１行目追記）

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

import os
import subprocess
import xml.etree.ElementTree as ET

fname = 'nlp.txt'
fname_parsed = 'nlp.txt.xml'


def parse_nlp():
    '''nlp.txtをStanford Core NLPで解析しxmlファイルへ出力
    すでに結果ファイルが存在する場合は実行しない
    '''
    if not os.path.exists(fname_parsed):

        # StanfordCoreNLP実行、標準エラーはparse.outへ出力
        subprocess.run(
            'java -cp "/usr/local/lib/stanford-corenlp-full-2016-10-31/*"'
            ' -Xmx2g'
            ' edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP'
            ' -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,dcoref'
            ' -file ' + fname + ' 2>parse.out',
            shell=True,     # shellで実行
            check=True      # エラーチェックあり
        )


# nlp.txtを解析
parse_nlp()

# 解析結果のxmlをパース
root = ET.parse(fname_parsed)


# coreferenceの列挙し、代表参照表現に置き換える場所情報の辞書を作成
#   辞書は{(sentence id, 開始token id), (終了token id, 代表参照表現)}...
rep_dict = {}
for coreference in root.iterfind('./document/coreference/coreference'):

    # 代表参照表現の取得
    rep_text = coreference.findtext('./mention[@representative="true"]/text')

    # 代表参照表現以外のmention列挙、辞書に追加
    for mention in coreference.iterfind('./mention'):
        if mention.get('representative', 'false') == 'false':

            # 必要な情報の抽出
            sent_id = int(mention.findtext('sentence'))
            start = int(mention.findtext('start'))
            end = int(mention.findtext('end'))

            # すでに辞書にある（＝開始位置は同じだが終わりが違う）場合は先勝ち
            if not (sent_id, start) in rep_dict:
                rep_dict[(sent_id, start)] = (end, rep_text)


# 本文をrep_dictで置き換えながら表示
for sentence in root.iterfind('./document/sentences/sentence'):
    sent_id = int(sentence.get('id'))       # sentenceのid
    org_rest = 0                            # 置換中のtoken数の残り

    # token列挙
    for token in sentence.iterfind('./tokens/token'):
        token_id = int(token.get('id'))     # tokenのid

        # 置換対象？
        if org_rest == 0 and (sent_id, token_id) in rep_dict:

            # 辞書から終了位置と代表参照表現を取り出し
            (end, rep_text) = rep_dict[(sent_id, token_id)]

            # 代表参照表現＋カッコを挿入
            print('[' + rep_text + '] (', end='')
            org_rest = end - token_id       # 置換中のtoken数の残り

        # token出力
        print(token.findtext('word'), end='')

        # 置換の終わりなら閉じカッコを挿入
        if org_rest > 0:
            org_rest -= 1
            if org_rest == 0:
                print(')', end='')

        print(' ', end='')

    print()     # sentence単位で改行

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＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

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ver. 0.01 初稿 20190123
ver. 0.04 URL追記　20230302

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