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複数のテキストを読み込んで、形態素解析で名詞のみを抽出する

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mangopurin

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前提・実現したいこと

mecabで形態素解析し、名詞を抽出しようとしています。
しかし、このプログラムでは単語全てを取り出してしまいます。
for文で回そうしましたが、うまく回りません。

御享受、よろしくお願いします。

data1.txtには以下の文です。
data1.txt = 私はリンゴを食べました。,私はみかんをたべました。

該当のソースコード

import MeCab
import math
import numpy
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
sentence_data  = open("data1.txt","r")#ファイルのオープン
#行ごとに読み込んでリストデータ
sentence_read = sentence_data.readlines()

sentence_read_str = ','.join(sentence_read)

sentence = sentence_read_str.split(",")

num = len(sentence)
result = []
print("全文書数")
print(num)


a = []


for i in range(num):
    tagger = MeCab.Tagger()
    result.append(tagger.parse(sentence[i]))
    print("形態素解析した結果 result")
    print(result)


#文章を形態素解析して、文章事の単語をリストへ
wordCount = {}#辞書
allCount = {}
sub_tfstore = {}
tfcounter = {}
tfstore = {}
sub_idf = {}
idfstore = {}
merge_idf = {}
tfidf = {}
merge_tfidf = {}
wordList = []

sum = 0

for i in range(num): #resultに形態素解析の結果
    wordList.append(result[i].split()[:-1:2])#wordListにresultを加える
    print("単語のみ")
    print(wordList)
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