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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonで文章中の単語がどの単語にかかっているのかを理解させたい

pippip

総合スコア30

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/09/13 07:28

#知りたいこと
以前、「私はテレビで泳ぐ彼女を見ていた」という文章のとらえ方は1つではなく、テレビを使って泳いでいる彼女を見ていたのか、泳ぐ彼女をテレビで見ていたのかというとらえ方があり、人間は当然後者が正しいとわかりますが、コンピュータは理解できません。そこで構文解析を使います。といったことをどこかのサイトで見たのですが、この場合は構文解析を使うのが正しいのでしょうか。
文章の中から名詞にかかる単語を探し、名詞とその名刺にかかる単語を出力するというプログラムを作りたいのですが、構文解析を使うのが正しいのでしょうか。それとも、構文解析以外に文章の構成を理解するものがあるのでしょうか。

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回答2

0

構文解析すれば良いと思います。

日本語構文解析器で、Pythonバインディングがあってメジャーなものというと

  • CaboCha
  • KNP

の2択です。それぞれ特色があるので、調べてみて気に入ったほうを選んでください。

文章の中から名詞にかかる単語を探し、名詞とその名詞にかかる単語を出力する

構文解析すれば精度はともかくできます。注意点としては、係り受けは「文節」単位で解析されるので、「名詞にかかる単語」がそのまま一意に定まる訳ではない(格助詞等が残る)ことが挙げられます。

投稿2018/09/13 07:33

編集2018/09/13 07:35
hayataka2049

総合スコア30933

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ベストアンサー

これは「係り受け解析では足りない」ことを示す例文ですね。
係り受け関係は語が近い方に係るのが自然ですから「私は泳ぐ彼女をテレビで見ていた」の方が自然な文ですよね。
わざと不自然にしているので、名詞の係り先と格を推測する述語項構造解析が必要になる文です。

係り受け解析解析器であるCaboChaでは係り受けを正しく推測できないことが確認できます。

述語項構造解析を含んでいるKNPでは正しく推測できてますね。

投稿2018/09/13 22:25

編集2018/09/13 22:27
quickquip

総合スコア11029

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