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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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1回答

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pythonにてコーパス前処理のエラーを直したい

R908

総合スコア15

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2020/09/27 14:00

前提・実現したいこと

現在Udemyで自然言語処理に関する学習を行っています。
その中で「吾輩は猫である」のテキストデータに前処理として以下のコードを実行したところ、次のような問題が発生しました。

知識がほぼないため全く解決策の見当がつきません...
この問題の対処が分かる方、どうかご教授お願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-8c3280badc2d> in <module> 22 23 with open('wagahai_words.pickle', mode='wb') as f: # pickleに保存 ---> 24 pickle.dump(wagahai_words, f) TypeError: can't pickle generator objects

Python

import re import pickle from janome.tokenizer import Tokenizer with open("wagahaiwa_nekodearu.txt", mode="r", encoding="utf-8") as f: # ファイルの読み込み wagahai_original = f.read() wagahai = re.sub("《[^》]+》", "", wagahai_original) # ルビの削除 wagahai = re.sub("[[^]]+]", "", wagahai) # 読みの注意の削除 wagahai = re.sub("[|  「」\n]", "", wagahai) # | と全角半角スペース、「」と改行の削除 seperator = "。" # 。をセパレータに指定 wagahai_list = wagahai.split(seperator) # セパレーターを使って文章をリストに分割する wagahai_list.pop() # 最後の要素は空の文字列になるので、削除 wagahai_list = [x+seperator for x in wagahai_list] # 文章の最後に。を追加 t = Tokenizer() wagahai_words = [] for sentence in wagahai_list: wagahai_words.append(t.tokenize(sentence, wakati=True)) # 文章ごとに単語に分割し、リストに格納 with open('wagahai_words.pickle', mode='wb') as f: # pickleに保存 pickle.dump(wagahai_words, f)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3.6

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meg_

2020/09/27 14:14

Udemyであればフォーラムはありませんか? そこに同様の質問は上がってませんか?
R908

2020/09/27 14:22

なかったです。 そちらでも質問します。
guest

回答1

0

ベストアンサー

最新版のjanomeのtokenize関数は、stream引数が廃止されており(※)、
必ずジェネレータを返す仕様になっています。

ジェネレータオブジェクトはそのままではpickle化できないので、下記のようにlistオブジェクトに変換する必要があります。

for sentence in wagahai_list: wagahai_words.append(list(t.tokenize(sentence, wakati=True))) # 文章ごとに単語に分割し、リストに格納 # 文ごとにリストを分けず、全ての単語を一次元のリストに格納する場合は、下記のようにする。 # for sentence in wagahai_list: # wagahai_words.extend(list(t.tokenize(sentence, wakati=True)))

https://github.com/mocobeta/janome/pull/75

投稿2020/09/27 14:42

編集2020/09/27 15:05
sfdust

総合スコア1137

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R908

2020/09/27 15:17

無事解決いたしました。 ありがとうございます!
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