エラーの原因がわかりません。。

Question

###前提・実現したいこと
『～短期集中講座～ 土日でわかる Pythonプログラミング教室』でpythonを学んでいるのですが、エラーが出てしまい解決方法がわかりません。

　Dockerのコンテナ内で実行しており、Atomでpythonのプログラムを作成。powershellでpythonプログラムを実行して出たエラーです。

　学び始めたばかりで不慣れな質問になりますが、さらに詳細が必要な場合は遠慮なく聞いてください。
できる限りお答えしたいと思っています。

###発生している問題・エラーメッセージ
![

###該当のソースコード
★★★ファイル名：【main.py】★★★

import ai

from ai.ai import *

def output(text):
    print("ななこ: " + text)

if __name__ == "__main__":
    output('ななこが、あなたの就職に関するお悩みを、な～んでも聞くよ！')
    output('ななこに言葉を覚えさせたいときは@から初めてね！')

    while True:
        user_input = input("あなた: ")
        if user_input == "": continue
        if user_input == "さようなら": break

        output(Ai.nanako_answer(user_input))

    output("ありがとう☆　またお話しようね♪")

★★★ファイル名：【ai.py】★★★

import re

from ai.import_text import ImportText
from ai.markov import Markov
from ai.morpheme_analyzer import MorphemeAnalyzer
from ai.fixed_phrase import FixedPhrase

class Ai:
    def nanako_answer(input_text):
        import_text = ImportText('library/import.txt')
        fixed_phrase = FixedPhrase('library/pattern.csv')
        morpheme_analyzer = MorphemeAnalyzer()
        markov = Markov(morpheme_analyzer.analyze(import_text.read()))

        if (re.match('@|＠', input_text)):
            add_text = re.sub('^@|^＠', '', input_text)
            import_text.add(add_text)
            markov.add(morpheme_analyzer.analyze(add_text))
            output_text = "覚えたよ！"
        else:
            output_text = fixed_phrase.answer(input_text)

        if output_text == "":
            nouns = morpheme_analyzer.extract_noun(input_text)
            output_text = markov.answer(nouns)

        if output_text == "":
            output_text = "ななこにも分かる言葉で言ってよぉ～☆"

        return output_text

★★★ファイル名：【morpheme_analyzer】★★★

import MeCab

class MorphemeAnalyzer:
    def analyze(self, text):

        print(MeCab.Tagger("-Owakari").parse(text).rstrip(" \n").split(" "))
        return MeCab.Tagger("-Owakati").parse(text).rstrip(" \n").split(" ")

    def extract_noun(self, text):
        nouns = []
        for chunk in MeCab.Tagger().parse(text).splitlines()[:-1]:
            (surface, feature) = chunk.split('\t')
            if feature.startswith('名詞'):
                nouns.append(surface)
        return nouns

###試したこと
・powershellのFANGをja_JP.UTF-8に変更しました。
・Visual Studio Codeで実施するも「内部コマンドまたは外部コマンド、操作可能なプログラムまたはバッチ ファイルとして認識されていません」（おそらく私の読み込み場所の間違いかと...）

Comments

[aglkjggg]

『～短期集中講座～ 土日でわかる Pythonプログラミング教室』という本ですか？「某教則本」などとぼやかさずとも書籍名は出しても問題ないと思います。また、ソースコードは公開されています。 http://www.sbcr.jp/products/4797388978.html
https://github.com/donichiPython/donichi-ai

[teotesu2006]

ご返答ありがとうございます！公開されていたなんて。。お恥ずかしい。。修正しますね！

[aglkjggg]

「virtual studio code」も訂正お願いします。正しくは「Visual Studio Code」です。揚げ足を取るような形で申し訳ないですが、どうしても気になったので。

[teotesu2006]

aglkjgggさん。できる限り訂正してみました。初めてこのサイトを利用しているのですが非常に優しいご回答で安心しています。よろしくお願いし致します。

Answer 1

以下のコマンドを実行してみて下さい。

$ mecab

恐らく以下のように出力されるかと思います。

param.cpp(69) [ifs] no such file or directory: /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic/dicrc

本を読み直してipadic関係の項目を確認してみて下さい。

余談

ソースコードがGitHubで公開されているからといってteratailにソースコードだけをコピペすると色々問題がありそうなので、情報元として「GitHubのプロジェクトURL」を付け加えたり、「GitHubのプロジェクトURL」だけを貼り付ける等に留めたほうがいい気もします。

Answer 2

はじめまして。

1ヶ月以上前のご質問ですので、もう解決されているかもしれませんが、mecab-python関係でハマる典型的な事例だと思いますので、共有メモ的に解決策を書かせていただければと思います。

結論から申しますと、MorphemeAnalyzerクラスの以下の行が、RuntimeErrorの原因です。Taggerに渡しているオプションで、"-Owakati"とあるべきところが、"-Owakari"になっています。

print(MeCab.Tagger("-Owakari").parse(text).rstrip(" \n").split(" "))

(mecab-pythonに関しては64bitのWindows 10環境でしか動作検証したことがありませんが、)mecab-pythonでTaggerのコンストラクタ引数のオプションを間違えた場合、Python上でその原因を追うことが出来ないことがあります。
その場合、2017/10/29に投稿されたご回答にもありますように、直接mecabの実行ファイルを動かして原因を確認されることをお勧めいたします。
その際、コマンドライン引数として、MeCab.Taggerのコンストラクタに渡した値を指定すれば、mecab-python経由では表示されなかったエラーメッセージが表示されます。それを参考にすれば、Taggerに渡したオプションのどこが誤りであったかを理解できます。

例えば以下のようにです。

$ echo すもももももももものうち | mecab -Owakari
writer.cpp(63) [!tmp.empty()] unkown format type [wakari]

なお、Taggerのインスタンスを作るところでRuntimeErrorが出る理由は、私が知る限り2点です。

1. 引数に書いたオプション指定の書式が間違っている
2. 上記1の書式は正しいが、-rオプションでmecabrcファイルを指定したときに、そのパスを間違えている
3. 上記2のパスは正しいが、mecabrcの中に書いた設定が間違っている。

他にもおそらく、ユーザ辞書などの設定・内容に起因するものもあるかと思いますが、そのあたりは別途資料をあたっていただければと思います。

以上、今後Pythonでテキストマイニングされる際の参考となれば幸いです。