mecab-python でTF-idfのモジュールを作ろうとして

IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-1576df1f435d> in <module>
      1 if __name__ == '__main__':
      2 
----> 3     add_text('今日は、雨が降った。')
      4     add_text('今日は暑い日だったけど雨が降った。')
      5     add_text('今日も雨だ。でも日曜だ。')

<ipython-input-6-1ee832e24f31> in add_text(text)
      1 def add_text(text):
      2     '''テキストをIDリストに変換して追加''' # --- (*5)
----> 3     ids = words_to_ids(tokenize(text))
      4     files.append(ids)

<ipython-input-4-f7d4938f14fa> in tokenize(text)
      6         if n == 'EOS' or n == '': continue
      7         p = n.split("\t")[1].split(",")
----> 8         h, h2, org = (p[0], p[1], p[6])
      9         if not (h in ['名詞', '動詞', '形容詞']): continue
     10         if h == '名詞' and h2 == '数': continue

IndexError: list index out of range
が出ます

### 教科書に載っていたソースコードですが以下です

# TF-IDFでテキストをベクトル化するモジュール
import MeCab
import pickle
import numpy as np

# MeCabの初期化 ---- (*1)
tagger = MeCab.Tagger(
    "C:/Program Files/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd")
# グローバル変数 --- (*2)
word_dic = {'_id': 0} # 単語辞書
dt_dic = {} # 文書全体での単語の出現回数
files = [] # 全文書をIDで保存

def tokenize(text):
    '''MeCabで形態素解析を行う''' # --- (*3)
    result = []
    word_s = tagger.parse(text)
    for n in word_s.split("\n"):
        if n == 'EOS' or n == '': continue
        p = n.split("\t")[1].split(",")
        h, h2, org = (p[0], p[1], p[6])
        if not (h in ['名詞', '動詞', '形容詞']): continue
        if h == '名詞' and h2 == '数': continue
        result.append(org)
    return result

def words_to_ids(words, auto_add = True):
    '''単語一覧をIDの一覧に変換する''' # --- (*4)
    result = []
    for w in words:
        if w in word_dic:
            result.append(word_dic[w])
            continue
        elif auto_add:
            id = word_dic[w] = word_dic['_id']
            word_dic['_id'] += 1
            result.append(id)
    return result

def add_text(text):
    '''テキストをIDリストに変換して追加''' # --- (*5)
    ids = words_to_ids(tokenize(text))
    files.append(ids)

def add_file(path):
    '''テキストファイルを学習用に追加する''' # --- (*6)
    with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
        s = f.read()
        add_text(s)

def calc_files():
    '''追加したファイルを計算''' # --- (*7)
    global dt_dic
    result = []
    doc_count = len(files)
    dt_dic = {}
    # 単語の出現頻度を数える --- (*8)
    for words in files:
        used_word = {}
        data = np.zeros(word_dic['_id'])
        for id in words:
            data[id] += 1
            used_word[id] = 1
        # 単語tが使われていればdt_dicを加算 --- (*9)
        for id in used_word:
            if not(id in dt_dic): dt_dic[id] = 0
            dt_dic[id] += 1
        # 出現回数を割合に直す --- (*10)
        data = data / len(words) 
        result.append(data)
    # TF-IDFを計算 --- (*11)
    for i, doc in enumerate(result):
        for id, v in enumerate(doc):
            idf = np.log(doc_count / dt_dic[id]) + 1
            doc[id] = min([doc[id] * idf, 1.0])
        result[i] = doc
    return result

def save_dic(fname):
    '''辞書をファイルへ保存する''' # --- (*12)
    pickle.dump(
        [word_dic, dt_dic, files],
        open(fname, "wb"))

def load_dic(fname):
    '''辞書をファイルから読み込む''' # --- (*13)
    global word_dic, dt_dic, files
    n = pickle.load(open(fname, 'rb'))
    word_dic, dt_dic, files = n

def calc_text(text):
    ''' 辞書を更新せずにベクトル変換する ''' # --- (*14)
    data = np.zeros(word_dic['_id'])
    words = words_to_ids(tokenize(text), False)
    for w in words:
        data[w] += 1
    data = data / len(words)
    for id, v in enumerate(data):
        idf = np.log(len(files) / dt_dic[id]) + 1
        data[id] = min([data[id] * idf, 1.0])
    return data

# モジュールのテスト --- (*15)
if __name__ == '__main__':
    add_text('雨')
    add_text('今日は、雨が降った。')
    add_text('今日は暑い日だったけど雨が降った。')
    add_text('今日も雨だ。でも日曜だ。')
    print(calc_files())
    print(word_dic)

### 自分で試したこと
すいません初心者で基本的な問題だと思うのですが