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【Python】dict型で取り込んだ少数の値を取り出したい

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前提・実現したいこと

MeCabを使用した自然言語処理を行おうとしております。
Twitterから取得したテキストデータをMeCabにて単語ごと区切り、
元から保存している(辞書+極性値)テキストと合致する単語の極性値を取得します。
最終的に、tweetごとにどの程度極性値を持っているのかテキストに保存させたいと思っております。

発生している問題・エラーメッセージ

現在発生している問題が、dict型で取り込んだ(辞書+極性値)テキストが、tweet文章と合致するか条件分岐処理を行ったときに極性値をうまく取り出せていない問題が発生しております。
※(辞書+極性値)テキストは、単語ごとに1.0~-1.0の値を持っており、現在処理を行うと取り出す値がすべて-1.0のなってしまう問題(数値が丸められてしまっている?)が発生しております。

# -*- coding: utf-8 -*-

#MeCabをimport
import MeCab

#アウトプット設定
outputfile = open('test-kekka.txt', 'w', encoding ='utf-8')

#ツイートテキストを読み込み
tweetfile = open('negaposit.txt', encoding = 'utf-8')

#negaposi辞書を読み込み
nega_posi = open('negaposi.txt', encoding = 'utf-8')

#Mecabの辞書設定
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
tagger.parse("")

dic = {}
result = "test"
score = 0
goal = {}
base_form = "a"
base_value = 0

#行ごとに辞書の読み込み⇒検索とdicに保存
for line in nega_posi:
  line = line.rstrip()
  columns = line.split(':')
  base_form = columns[0]
  base_value = float(columns[3])*10000
  dic[base_form] = str(base_value)

#print(dic)

for line in tweetfile:

  line = line.rstrip()
  node = tagger.parseToNode(line)

  while node is not None:
    #品詞情報取得
    #Node.featureのフォーマット:品詞、品詞細分類1、品詞細分類2、品詞細分類3、活用形、原形、読み、発音
    hinsi = node.feature.split(",")[0]
    if hinsi in["名詞"]:
      result = node.surface
      #print(result)
    elif hinsi in["動詞","形容詞"]:
      result = node.feature.split(",")[6]
      #print(result)
    else:
      result = ""

    if result in dic:
      print(result)
      score += float(dic[base_form])

    else:
      score += 0

    node = node.next

  goal[line] = score
  score = 0

#出力
for word in goal:

  print(word +'\t'+str(goal[word]), file = outputfile)

Python3.x

```

試したこと

少数以下が丸められてしまっていると思っておりますので、
取り出した値をfloat型に変更したりは試しております。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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  • meg_

    2019/09/16 21:37

    if result in dic: で条件分岐しているのに、「float(dic[base_form])」となるのでしょうか?
    dic[result]ではないのですか?

    キャンセル

  • nabe0723

    2019/09/16 22:02

    ご指摘ありがとうございます。
    何回か回収を行っているうちに修正できていなかったことが問題でした。
    初歩的なミスで大変申し訳ございません。
    大変助かりました、ありがとうございます。

    キャンセル

  • siruku6

    2019/09/26 22:42

    もし解決済みであれば、自信の解決方法を回答欄に記載して解決済みにしておきましょう

    キャンセル

回答 1

check解決した方法

0

回答が遅くなりました。
本件、下記コードで解決致しました。
お手数をおかけし、申し訳ございません。

MeCabをimport

import MeCab

アウトプット設定

outputfile = open('test-kekka.txt', 'w', encoding ='utf-8')

ツイートテキストを読み込み

tweetfile = open('negaposit.txt', encoding = 'utf-8')

negaposi辞書を読み込み

nega_posi = open('negaposi.txt', encoding = 'utf-8')

Mecabの辞書設定

tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
tagger.parse("")

dic = {}
result = "test"
score = 0
goal = {}
base_form = "a"
base_value = 0

行ごとに辞書の読み込み⇒検索とdicに保存

for line in nega_posi:
line = line.rstrip()
columns = line.split(':')
base_form = columns[0]
base_value = float(columns[3])*10000
dic[base_form] = str(base_value)

print(dic)

for line in tweetfile:

line = line.rstrip()
node = tagger.parseToNode(line)

while node is not None:

品詞情報取得

Node.featureのフォーマット:品詞、品詞細分類1、品詞細分類2、品詞細分類3、活用形、原形、読み、発音

hinsi = node.feature.split(",")[0]
if hinsi in["名詞"]:
result = node.surface

print(result)

elif hinsi in["動詞","形容詞"]:
result = node.feature.split(",")[6]

print(result)

else:
result = ""

if result in dic:
print(result)
score += float(dic[result])

else:
score += 0

node = node.next

goal[line] = score
score = 0

出力

for word in goal:

print(word +'\t'+str(goal[word]), file = outputfile)

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