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FNLPでMecabのような中国語の形態素解析

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概要

日本語の形態素解析(MeCab)のようなことを中国語でもやりたいのでFNLPを利用する

環境

OS : Windows7 64bit
言語: Java8
IDE: Ecplise4.8.0

目的

OpenNLPでMeCabのような英語の形態素解析と同じ

日本語の文章をMecabにかけて得られる「形態素」「品詞」「基本形」を中国語でも行いたい
オープンソースの「FudanNLP(FNLP)」を利用して、中国分から「形態素」「品詞」を取得する

目次

  1. 中国語の事前知識
  2. Javaの実装
    1. 準備
    2. 分かち書き
    3. 品詞分解

1. 中国語の事前知識

文字は2種類

  • 簡体字と繁体字

本記事では、簡体字の文章に限定して考える

時制がない

  • 過去、現在、未来は文脈で判断する
  • 過去形: 我昨天去了上海
    • 私は昨日上海へ行った
  • 現在形: 我去上海
    • 私は上海へ行く
  • 未来形: 我明天要去上海
    • 私は明日上海へ行かなければならない

このため本記事では、中国語の形態素は全て「基本形」で取得できるものとして考える

2. Javaの実装

1. 準備

直接MavenRepository内のfnlp-coreをpom.xmlで指定するとエラーになる為、一度ソースコードをビルドして、fnlp-core-2.1-SNAPSHOT.jarファイルを作成する

※ fnlp-core-2.1-SNAPSHOT.jarの作成は、FNLPで中国語形態素解析の「ダウンロード」「ビルド」を行う

mavenプロジェクトを作成し、作成したfnlp-core-2.1-SNAPSHOT.jarファイルをdicフォルダ配下に配置する

pom.xmlに以下を追加する

<dependency>
	<groupId>net.sf.trove4j</groupId>
	<artifactId>trove4j</artifactId>
	<version>3.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>commons-cli</groupId>
	<artifactId>commons-cli</artifactId>
	<version>1.2</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>org.fnlp</groupId>
	<artifactId>core</artifactId>
	<version>2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.fnlp</groupId>
    <artifactId>core</artifactId>
    <version>2.1</version>
    <scope>system</scope>
    <systemPath>${project.basedir}/dic/fnlp-core-2.1-SNAPSHOT.jar</systemPath>
</dependency>

また、https://github.com/xpqiu/fnlp/releases で公開されているモデルファイル3つ(pos.m, seg.m, dep.m)をダウンロードし、dicフォルダに配置する

2. 分かち書き

CNFactory factory = null;
// モデルファイルのパスを指定し、形態素解析器を呼び出す
try {
    factory = CNFactory.getInstance("./dic");
} catch (LoadModelException lme) {
    lme.printStackTrace();
}
String message = "今天天气真好啊!";
String[][] tokens = factory.tag(message);
System.out.println(Arrays.asList(tokens[0]));
>> [今天, 天气, 真, 好, 啊, !]

3. 品詞分解

CNFactory factory = null;
// モデルファイルのパスを指定し、形態素解析器を呼び出す
try {
    factory = CNFactory.getInstance("./dic");
} catch (LoadModelException lme) {
    lme.printStackTrace();
}
String message = "今天天气真好啊!";
String[][] tokens = factory.tag(message);
System.out.println(Arrays.asList(tokens[1]));
>> [时间短语, 名词, 副词, 形谓词, 语气词, 标点]

参考リンク

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