はじめに

docker-composeを用いて、手軽に形態素解析の実行環境を構築する手順を整理した。（処理フローは下図。）

本手順のメリット

コンテナによるポータブルな環境構築が可能である。
作成済のイメージでは把握しづらい内部処理を理解できる。

準備するもの

作業ディレクトリに、下記の3ファイルを作成する。

ローカルPC

作業ディレクトリ
├─ Dockerfile
├─ requirements.txt
└─ docker-compose.yml

Dockerfile

FROM jupyter/base-notebook

USER root
RUN apt-get update && apt-get install -y \
  make \
  curl \
  file \
  git \
  libmecab-dev \
  mecab \
  mecab-ipadic-utf8

RUN git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git
RUN mecab-ipadic-neologd/bin/install-mecab-ipadic-neologd -y

COPY requirements.txt $PWD
RUN pip install -r requirements.txt

requirements.txt

mecab-python3

docker-compose.yml

version: "3.7"
services:
  jupyter-notebook:
    image: mecab-base-notebook
    container_name: mecab-notebook
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "889:8888"
    volumes:
      - ./work:/home/jovyan/work

今回はbase-notebookを利用した。jupyterの公式で軽量のイメージになる。
また、mecab実行に必要なライブラリとPythonのPackageはDockerfileで管理する構成にしている。

環境構築

下記の1コマンドで『Dockerイメージの作成＆Dockerコンテナの作成・起動』を行う。
Creating mecab-notebook ... doneと標準出力されれば、環境構築に成功。
また、ローカルPCには「workフォルダ」が作成され、構築環境と同期されている。

bash

> docker-compose up -d --build

構築環境にアクセス

構築環境(jupyter notebook)のURLは「http://localhost:889/tree/work」となる。
初回アクセス時は「Password or token」を要するため、稼働中のコンテナからtokenを取得する。

bash

> docker exec -it mecab-notebook jupyter notebook list
http://0.0.0.0:8888/?token=xxxxxxxxxxx :: /home/jovyan

形態素解析の動作確認

構築環境にアクセスし、形態素解析が問題なく実行されていることを確認。
mecab-ipadic-NEologdを利用するため、新語(ONE TEAM など)の形態素解析が可能となる。

コピー用

import MeCab

MECAB_SETTING = "/etc/mecabrc"
MECAB_DICTIONARY = "/usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd"
MECAB_ARGS = " -r " + MECAB_SETTING + " -d " + MECAB_DICTIONARY

m = MeCab.Tagger(MECAB_ARGS)

text = "ONE TEAMは１日にして成らず"
print(m.parse(text))

※neologdのパスはdocker exec -it mecab-notebook mecab-config --dicdir で確認可能。

おわりに

自然言語処理などで利用される形態素解析の実行環境を構築した。
Dockerコンテナを作成済のため、以降はコンテナの起動・停止コマンドで、環境の起動・停止が可能となる。

dockerで形態素解析の環境構築（jupyter + mecab）