###前提・実現したいこと
csvファイルにある文章をPythonを経由してMeCabで形態素解析をしています。
結果を出力する際、特定の品詞(名詞、形容詞、接続詞)と原形だけを取得したいのですが、どのようなコードを書けばいいのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Mac OS 10.12.5
Python 3.6.0
MeCab of 0.996

CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。
MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。
Mecabは、オープンソースの形態素解析エンジンです。 言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本方針としています。 Mecabの由来は、開発者の好物である和布蕪(めかぶ)から名づけられました。
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。
CSV(Comma-Separated Values)はコンマで区切られた明白なテキスト値のリストです。もしくは、そのフォーマットでひとつ以上のリストを含むファイルを指します。
MacOSとは、Appleの開発していたGUI(グラフィカルユーザーインターフェース)を採用したオペレーションシステム(OS)です。Macintoshと共に、市場に出てGUIの普及に大きく貢献しました。
Mecabは、オープンソースの形態素解析エンジンです。 言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本方針としています。 Mecabの由来は、開発者の好物である和布蕪(めかぶ)から名づけられました。
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。
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投稿2017/05/17 20:22
###前提・実現したいこと
csvファイルにある文章をPythonを経由してMeCabで形態素解析をしています。
結果を出力する際、特定の品詞(名詞、形容詞、接続詞)と原形だけを取得したいのですが、どのようなコードを書けばいいのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Mac OS 10.12.5
Python 3.6.0
MeCab of 0.996
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回答2件
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自分が取得している際には以下のようなコードを利用しています。
python
1import MeCab 2 3def extractKeyword(text): 4 tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen') 5 tagger.parse('') 6 node = tagger.parseToNode(text) 7 keywords = [] 8 while node: 9 if node.feature.split(",")[0] == u"名詞": 10 keywords.append(node.surface) 11 elif node.feature.split(",")[0] == u"形容詞": 12 keywords.append(node.surface) 13 elif node.feature.split(",")[0] == u"動詞": 14 keywords.append(node.surface) 15 node = node.next 16 return keywords 17text = "pythonでMeCabを使って形態素解析を行う。" 18extractKeyword(text) 19#=>['python', 'MeCab', '使っ', '形態素解析', '行う'] 20
結果は配列で戻ってくる形にしています。ご自分の用途に合わせて細かい部分の調整を行えばよいかと
投稿2017/06/21 17:06
総合スコア36
0
parseToNode()
を使用してください
Python
1import MeCab 2 3mecab = MeCab.Tagger('-Ochasen') 4mecab.parse('') 5node = mecab.parseToNode('すもももももももものうち') 6origin = [] 7parts = [] 8while node: 9 origin.append(node.surface) 10 parts.append(node.feature.split(',')[0]) 11 node = node.next 12 13print(origin) 14#=> ['', 'すもも', 'も', 'もも', 'も', 'もも', 'の', 'うち', ''] 15 16print(parts) 17#=> ['BOS/EOS', '名詞', '助詞', '名詞', '助詞', '名詞', '助詞', '名詞', 'BOS/EOS']
上記のサンプルでは BOS/EOSも入ってますが、必用に応じて __Skip__するなり__Delete__するなりしてください
投稿2017/05/18 01:02
総合スコア15898
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