形態素解析の結果の一部のみを抽出するコードに関してその２

前提・実現したいこと

前回の質問とほとんど同じ内容ですが、一部異なるため、別の質問として質問いたします。
Mecabで形態素解析をしたあと、名詞・形容詞・動詞に該当する単語のみを抽出しようとしています。

具体的には以下のような出力が得たいです。

text = "日本・東京"
['日本', '東京']
text = "ドライ・アムネシア・バラ(切花)"
['ドライ', 'アムネシア', 'バラ', '切花']

発生している問題・エラーメッセージ

textが「日本・東京」の場合、出力が

text = "日本・東京"
['日本', '東京']

となるのですが、textが以下のような場合、

text = "ドライ・アムネシア・バラ(切花)"
['切花']

であったり、何も出力されないという問題が起こっています。

該当のソースコード

Python
1import Mecab
2def extractKeyword(text):
3    tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
4    tagger.parse('')
5    node = tagger.parseToNode(text)
6    keywords = []
7    while node:
8        if node.stat != 0:
9            node = node.next
10            continue
11        if node.feature.split(",")[0] == u"名詞":
12            keywords.append(node.surface)
13        elif node.feature.split(",")[0] == u"形容詞":
14             keywords.append(node.surface)
15        elif node.feature.split(",")[0] == u"動詞":
16             keywords.append(node.surface)
17        node = node.next
18    return keywords
19text = "日本・東京"
20extractKeyword(text)

試したこと

MeCabを使った場合は、カタカナが問題なのかと考え、
以下の入力も試しましたが、問題なく出力されたため、
起こっている問題の改善方法の検討がつかずに困っています。

text = "クリスマス・ローズ"
['クリスマス', 'ローズ']

###ご回答いただいたコードを完成させ実行した結果
ご回答いただいたコード

python
1import sys
2import MeCab
3import mojimoji
4
5STOP_POS = {
6    ('名詞', '副詞可能', '*'),  
7    ('名詞', '非自立', '副詞可能'),
8    ('名詞', '非自立', '一般'),
9    ('名詞', '接尾', '副詞可能'),
10    ('名詞', '接尾', '助数詞'),
11    ('名詞', '数', '*'),
12}
13
14def han2zen(text):
15    text = mojimoji.han_to_zen(text)
16    return text
17
18def extractKeyword(text):
19    tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
20    tagger.parse('')
21    node = tagger.parseToNode(han2zen(text))
22    keywords = []
23    while node:
24        features = tuple(node.feature.split(","))
25        if features[0] == u"名詞" and features[:3] not in STOP_POS:
26            keywords.append(node.surface)
27        elif features[0] == u"形容詞" and features[1] == u"自立":
28            keywords.append(node.surface)
29        elif features[0] == u"動詞" and features[1] == u"自立":
30            keywords.append(node.surface)
31        node = node.next
32    return keywords
33
34text = "ドライ・アムネシア・バラ（切り花）"
35extractKeyword(text)

結果

['ドライ・アムネシア・バラ', '切り花']

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.6

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

if node.stat != 0:

として、未知語を取り除く処理をいれて、自分でわざわざ取り除いてますよね。

入力が半角なのがまずいので、適当なコード(Web検索で拾ってくればいいでしょう)で全角にしましょう。
ipadicには半角記号が辞書に含まれていないため、名詞扱いになるのです。

shell
1% echo "ドライ・アムネシア・バラ（切花）" | mecab
2ドライ・アムネシア・バラ	名詞,一般,*,*,*,*,*
3（	記号,括弧開,*,*,*,*,（,（,（
4切花	名詞,一般,*,*,*,*,切花,キリバナ,キリバナ
5）	記号,括弧閉,*,*,*,*,）,）,）
6EOS
7% echo "ドライ・アムネシア・バラ(切花)" | mecab
8ドライ・アムネシア・バラ	名詞,一般,*,*,*,*,*
9(	名詞,サ変接続,*,*,*,*,*
10切花	名詞,一般,*,*,*,*,切花,キリバナ,キリバナ
11)	名詞,サ変接続,*,*,*,*,*
12EOS

その上で、node.statを見ないで、品詞が名詞のものを拾えばいいかと思います。
あと用途によるでしょうが、私ならもうちょっと品詞細目を絞りますね。

Python
1STOP_POS = {
2    ('名詞', '副詞可能', '*'),  # これは微妙?
3    ('名詞', '非自立', '副詞可能'),
4    ('名詞', '非自立', '一般'),
5    ('名詞', '接尾', '副詞可能'),
6    ('名詞', '接尾', '助数詞'),
7    ('名詞', '数', '*'),
8}
9
10
11def han2zen(text):
12    # なんかてきとうな全角化関数にしてください
13    return text
14
15
16def extractKeyword(text):
17    tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen')
18    tagger.parse('')
19    node = tagger.parseToNode(han2zen(text))
20    keywords = []
21    while node:
22        features = tuple(node.feature.split(","))
23        if features[0] == u"名詞" and features[:3] not in STOP_POS:
24            keywords.append(node.surface)
25        elif features[0] == u"形容詞" and features[1] == u"自立":
26            keywords.append(node.surface)
27        elif features[0] == u"動詞" and features[1] == u"自立":
28            keywords.append(node.surface)
29        node = node.next
30    return keywords

投稿2018/08/07 04:33

編集2018/08/07 07:54

quickquip

総合スコア11299

退会済みユーザー

2018/08/07 04:40

ご回答いただきましてありがとうございます。未知語を取り除く処理をしないと、記号まで含まれてしまうので、単語と記号の区別をつけた上で形態素解析を行う方法が知りたいです、

退会済みユーザー

2018/08/07 05:20

追記いただきましてありがとうございます。品詞細目を絞った方がいい理由とhan2zenの全角化関数が必要な理由についてもう少し詳しく教えていただけますと幸いです。

quickquip

2018/08/07 06:03 編集

後者は書きました。前者は用途によるので特に気にしなくても。品詞細目をコントロールするコードは早いうちに入れる事が多かったという経験からです。必要になるかどうかわからないけど先回りしただけなので。

退会済みユーザー

2018/08/07 12:59

ありがとうございました。

退会済みユーザー

2018/08/31 23:10

回答済みですが、こちらでご回答いただいたコードに関しまして追加でお聞きしたいことがある場合、再度質問した方がよろしいでしょうか。

quickquip

2018/08/31 23:47

関係しているならここでいいんじゃないかと

退会済みユーザー

2018/09/01 01:42

ご回答いただいたコードを完成させ実行した結果に関して質問に追記させていただきました。実行結果より、未知語の排除は無くなっていたのですが、今回の場合、'ドライ・アムネシア・バラ'を１単語ではなくさらに「ドライ、アムネシア、バラ」と分割するためにはどうするべきでしょうか。

quickquip

2018/09/01 02:45

全部繋がっているのはアムネシアが辞書にないせいなので、ユーザ辞書を拡充するのが本筋です。正道は、1.形態素解析の勉強をする 2.mecabの未知語処理について調べる 3.char.def unk.def の設定とスコアをいじる 4.mecabの辞書を再コンパイルする 5.欲しい出力が得られるまで3と4を繰り返すでしょうか。大変なので、工学的/実用的には「未知語らしい語を処理する」ヒューリスティックな処理を書いてしまってもいいでしょう。

行動規範の内容に同意します