問題文 nlp100.github.io 問題の概要 問題文に提示された仕様に従って出力します。 class Morph: def __init__(self, dc): self.surface = dc['surface'] self.base = dc['base'] self.pos = dc['pos'] self.pos1 = dc['pos1'] class Chunk: def __init__(se…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 問題文にある通り、pydotを用いて有向グラフを可視化します。 pairs というリスト内に、隣接するノードのペアを格納し pydot.graph_from_edges(pairs) を呼び出します。 import pydot class Morph: def __init__(self, d…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「42. 係り元と係り先の文節の表示」に「名詞を含む文節が，動詞を含む文節に係るとき」の条件を付与します。 class Morph: def __init__(self, dc): self.surface = dc['surface'] self.base = dc['base'] self.pos = d…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「41. 係り受け解析結果の読み込み（文節・係り受け）」を活用し、全ての係り受け関係を洗い出します。結合時は、品詞が記号の際には空文字列に置換しています。 class Morph: def __init__(self, dc): self.surface = d…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 問題文の指示通り、文節を表すクラス Chunk を実装します。 class Morph: def __init__(self, dc): self.surface = dc['surface'] self.base = dc['base'] self.pos = dc['pos'] self.pos1 = dc['pos1'] class Chunk: de…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 本章では、CaboChaを用いて係り受け解析した結果を読み込んでいきます。手始めに、以下コマンドでファイルに対して係り受け解析を実行しましょう。 cat ch05/ai.ja/ai.ja.txt | cabocha -f1 > ch05/ai.ja.txt.cabocha あ…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 両対数グラフとは、それぞれの次元のデータに対してlogを取ったグラフです。 import math from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt def parse_mecab(block): res = [] for line in block.s…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「matplotlib」を用いて、ヒストグラムを描きましょう。 from collections import defaultdict import matplotlib.pyplot as plt def parse_mecab(block): res = [] for line in block.split('\n'): if line == '': retu…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 出現頻度辞書を作る前の段階で、集計対象とする文章を絞り込んでおきます。「list(filter(lambda x: '猫' in x, wordList))」の処理で、猫という語を持つ文のみに限定しています。 from collections import defaultdict …

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 35. 単語の出現頻度の結果の上位10件を棒グラフで可視化するだけです。 可視化ライブラリとしては「matplotlib」を使っています。日本語が文字化けする現象には「japanize_matplotlib」*1で対応しています。 from collec…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「30. 形態素解析結果の読み込み」で作成したデータ構造から、全ての単語を取り出し、出現頻度を計算します。 全ての単語を前から確認していき（単語, 出現回数）のペアの辞書を作り上げました。普通のdictではなく「def…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「30. 形態素解析結果の読み込み」で作成したデータ構造から、データを取り出します。抽出条件は最長一致の名詞の連接です。 品詞を前から見ていき、次の順に処理します。 リスト res, tmpを用意 条件分岐 名詞の場合は…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「30. 形態素解析結果の読み込み」で作成したデータ構造から、データを取り出します。抽出条件は「名詞」+「の」+「名詞」です。 def parse_mecab(block): res = [] for line in block.split('\n'): if line == '': retu…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「30. 形態素解析結果の読み込み」で作成したデータ構造から「x['pos'] == '動詞'」の「base」部分を取り出します。 def parse_mecab(block): res = [] for line in block.split('\n'): if line == '': return res (surf…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「30. 形態素解析結果の読み込み」で作成したデータ構造から「x['pos'] == '動詞'」の「surface」部分を取り出します。 def parse_mecab(block): res = [] for line in block.split('\n'): if line == '': return res (s…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 本章では、MeCabを用いて形態素解析した結果を読み込んでいきます。手始めに、以下コマンドでファイルに対して形態素解析を実行しましょう。 mecab < ch04/neko.txt > ch04/neko.txt.mecab あとは、読み込むファイルの形…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「28. MediaWikiマークアップの除去」を改変します。国旗画像のURLを取得を除去する関数「get_url()」を定義し適用します。 import re import requests import pandas as pd def remove_stress(dc): r = re.compile("'+"…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「27. 内部リンクの除去」を改変します。MediaWikiマークアップを除去する関数「remove_mk()」を定義し適用します。 import re import pandas as pd def remove_stress(dc): r = re.compile("'+") return {k: r.sub('', …

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「26. 強調マークアップの除去」を改変します。内部リンクを除去する関数「remove_inner_links()」を定義し適用します。 import re import pandas as pd def remove_stress(dc): r = re.compile("'+") return {k: r.sub(…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「25. テンプレートの抽出」を改変します。強調マークアップを除去する関数「remove_stress()」を定義し適用します。 import re import pandas as pd def remove_stress(dc): r = re.compile("'+") return {k: r.sub('',…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 この辺りから、正規表現芸人っぽくなってきます。Wikipediaの「基礎情報」テンプレートの書き方*1が参考になります。 import re import pandas as pd df = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True) uk_…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 正規表現を用いて、参照されているメディアファイルに該当する箇所を取り出します。 import re import pandas as pd df = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True) uk_text = df.query('title=="イギリ…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 正規表現を用いて、セクションに該当する箇所を取り出します。 import re import pandas as pd df = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True) uk_text = df.query('title=="イギリス"')['text'].values…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「21. カテゴリ名を含む行を抽出」で取り出した行から、余計な部分を「replace()」で削除します。 import pandas as pd df = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True) uk_text = df.query('title=="イ…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 「20. JSONデータの読み込み」で取り出したイギリスに関する文章を扱います。 記事中でカテゴリ名を宣言している行は「Category:」を含みます。文章を「split()」を用いて改行で分割し、「filter」を用いて「Category:」…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 pandasでデータを読み込み「title」が「イギリス」のデータを抽出します。 import pandas as pd df = pd.read_json('ch03/jawiki-country.json.gz', lines=True) uk_text = df.query('title=="イギリス"')['text'].value…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 pandasでデータを読み込み「value_counts()」で出現頻度の高い順に集計します。 import pandas as pd df = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\t', header=None) print(df[0].value_counts())

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 pandasでデータを読み込み「sort_values(カラム名)」でデータをソートします。「ascending=False」のオプションを指定することで、並びを昇順ではなく降順にしています。 import pandas as pd df = pd.read_csv('ch02/po…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 pandasでデータを読み込み「unique()」で、異なる文字列の集合を取得します。 import pandas as pd df = pd.read_csv('ch02/popular-names.txt', sep='\t', header=None) print(df[0].unique())

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 ①コマンドライン引数でNを受け取る②pandasでデータを読み込み行数を取得する③分割後の各ファイルの行数を計算する④各ファイルを保存するーーの4段階で処理します。 ①は「14. 先頭からN行を出力」で解説済み、②は「10. 行…