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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Mecab

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。

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#Mecabで内容語のみを抽出したい

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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。

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投稿2017/11/08 08:13

###やりたいこと
mecabでの形態素解析結果のうち、内容語(名詞、動詞、形容詞)のみを配列に格納したいと考えています。
調べてみたところ、

http://kiyukuta.github.io/2013/09/05/mecab_wakati_content.html

こちらのサイトに書かれていたのですが、私は実装中のプログラムでは形態素解析に
MeCab.Tagger("-Ochasen")を用い、(-Owakati_content)を用いると辞書の
形式が変わってしまうため、その後の処理を行うことができなくなってしまいます。

以下に実装中のプログラムの記すのですが、
このプログラムに利用できる内容語のみに絞り込む方法を教えていただきたいです。

python

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- #トピックモデル(入力:指定したディレクトリ内の.txtファイル) import time import os import glob import MeCab from gensim import corpora, models #ディレクトリ指定 input_dir = input('select directory:') t0 = time.time() txt_list = glob.glob(input_dir + os.sep + '*.txt') texts = '' for file in txt_list: with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: texts += f.read() f.close() #文字列を改行位置で区切って分割する(形態素解析) m = MeCab.Tagger ("-Ochasen") chunks = m.parse(texts).splitlines() #絞り結果を格納 sels = [] #絞り込み for chunk in chunks: #chunk:形態素解析結果(1行の文字列) #タブ(\t)で区切り、文字列リストを作成 cols = chunk.split('\t') if len(cols) >= 4: #parts[0]:品詞の種類 parts = cols[3].split('-') #指定した品詞で始まっている場合 → true if parts[0].startswith('名詞') or parts[0].startswith('動詞'): #sels:形態素(原形)のみの行列 sels.append(cols[2]) #辞書作成 dictionary = corpora.Dictionary([sels]) """ no_below:出現回数no_below回以下の単語を排除 no_above:全体のno_above以上に出現した単語を排除(no_above = 0.3 ➝ 30%) """ #辞書加工 #dictionary.filter_extremes(no_below = 1,no_above = 0.3) #[辞書の単語数]次元のベクトルに変換(コーパス作成) corpus = [dictionary.doc2bow(sels) for sel in sels] t1 = time.time() #LDAモデルに投入 lda = models.LdaModel(corpus = corpus, id2word = dictionary, #トピック数 num_topics = 20) t2 = time.time() print(lda) #各トピックにおける各トークンの出現確率を係数で表示 for topic in lda.show_topics(-1): print(topic) """ #文書の推定トピック番号 , 推定の確信度を表示 for topics_per_document in lda[corpus]: print(topics_per_document) """ corpus_time = t1 - t0 print('コーパス生成時間:%f秒'%corpus_time) lda_time = t2 -t1 print('LDAモデル生成時間:%f秒'%lda_time) total_time = t2 - t0 print('合計時間:%f秒'%total_time)

出力例

python

select file(ex, ○○.txt):0.txt LdaModel(num_terms=147, num_topics=20, decay=0.5, chunksize=2000) (0, '0.060*"する" + 0.039*"俺" + 0.029*"ここ" + 0.025*"いる" + 0.024*"の" + 0.021*"ん" + 0.019*"すべて" + 0.016*"はず" + 0.015*"誰" + 0.014*"存在"') (1, '0.049*"俺" + 0.049*"する" + 0.032*"ここ" + 0.029*"いる" + 0.028*"の" + 0.022*"すべて" + 0.016*"否定" + 0.015*"肯定" + 0.014*"誰" + 0.014*"神様"') (2, '0.064*"する" + 0.061*"俺" + 0.029*"の" + 0.028*"いる" + 0.028*"ここ" + 0.022*"ん" + 0.017*"肯定" + 0.016*"否定" + 0.014*"はず" + 0.014*"すべて"') (3, '0.045*"俺" + 0.043*"する" + 0.033*"いる" + 0.032*"の" + 0.024*"ここ" + 0.020*"ん" + 0.018*"すべて" + 0.017*"肯定" + 0.017*"はず" + 0.015*"否定"') (4, '0.016*"する" + 0.015*"俺" + 0.012*"いる" + 0.011*"の" + 0.011*"ん" + 0.010*"すべて" + 0.009*"ここ" + 0.009*"はず" + 0.009*"言う" + 0.009*"否定"') (5, '0.045*"俺" + 0.043*"する" + 0.024*"ここ" + 0.023*"いる" + 0.022*"の" + 0.019*"言う" + 0.019*"肯定" + 0.018*"はず" + 0.017*"ん" + 0.017*"否定"') (6, '0.072*"する" + 0.051*"俺" + 0.037*"ここ" + 0.026*"いる" + 0.022*"の" + 0.017*"はず" + 0.015*"神" + 0.015*"すべて" + 0.014*"言う" + 0.014*"ん"') (7, '0.052*"俺" + 0.052*"する" + 0.033*"ここ" + 0.029*"の" + 0.022*"ん" + 0.019*"いる" + 0.018*"すべて" + 0.018*"はず" + 0.017*"神" + 0.015*"否定"') (8, '0.060*"する" + 0.044*"俺" + 0.035*"の" + 0.025*"ここ" + 0.024*"いる" + 0.020*"すべて" + 0.018*"はず" + 0.016*"否定" + 0.016*"ある" + 0.015*"神様"') (9, '0.020*"する" + 0.017*"俺" + 0.015*"ここ" + 0.014*"いる" + 0.013*"の" + 0.011*"ん" + 0.010*"肯定" + 0.009*"ある" + 0.009*"すべて" + 0.009*"言う"') (10, '0.054*"する" + 0.047*"俺" + 0.039*"ここ" + 0.029*"いる" + 0.021*"の" + 0.017*"肯定" + 0.017*"否定" + 0.017*"すべて" + 0.016*"ん" + 0.015*"はず"') (11, '0.060*"する" + 0.038*"俺" + 0.029*"いる" + 0.026*"の" + 0.025*"ここ" + 0.022*"すべて" + 0.022*"ん" + 0.018*"肯定" + 0.017*"はず" + 0.015*"誰"') (12, '0.043*"する" + 0.030*"俺" + 0.030*"いる" + 0.025*"の" + 0.024*"ここ" + 0.018*"すべて" + 0.017*"ん" + 0.014*"言う" + 0.013*"誰" + 0.013*"何"') (13, '0.059*"俺" + 0.043*"する" + 0.035*"ここ" + 0.028*"の" + 0.021*"いる" + 0.018*"ん" + 0.017*"はず" + 0.015*"神" + 0.015*"否定" + 0.014*"何"') (14, '0.049*"する" + 0.048*"俺" + 0.029*"ここ" + 0.027*"の" + 0.026*"いる" + 0.020*"ん" + 0.016*"はず" + 0.016*"すべて" + 0.015*"肯定" + 0.015*"否定"') (15, '0.025*"俺" + 0.022*"する" + 0.019*"の" + 0.017*"いる" + 0.013*"ここ" + 0.012*"肯定" + 0.012*"すべて" + 0.012*"神" + 0.012*"はず" + 0.011*"否定"') (16, '0.055*"俺" + 0.049*"する" + 0.033*"ここ" + 0.025*"の" + 0.025*"いる" + 0.019*"はず" + 0.018*"すべて" + 0.018*"ん" + 0.016*"否定" + 0.014*"誰"') (17, '0.056*"する" + 0.049*"俺" + 0.034*"ここ" + 0.031*"いる" + 0.025*"の" + 0.018*"ん" + 0.016*"否定" + 0.016*"はず" + 0.016*"肯定" + 0.015*"言う"') (18, '0.050*"する" + 0.034*"ここ" + 0.033*"俺" + 0.028*"いる" + 0.025*"すべて" + 0.022*"の" + 0.022*"ん" + 0.018*"言う" + 0.016*"こと" + 0.014*"はず"') (19, '0.046*"俺" + 0.034*"ここ" + 0.031*"する" + 0.025*"いる" + 0.023*"の" + 0.023*"ん" + 0.021*"すべて" + 0.018*"肯定" + 0.018*"はず" + 0.016*"言う"') コーパス生成時間:0.079735LDAモデル生成時間:5.059341合計時間:5.139076

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quickquip
quickquip

2017/11/08 12:33

今こまっていること、できないことがなんなのかハッキリしないです。内容語に絞り込むロジックは\(形容詞が抜けていますが\)もう入ってますよね\?
aoisj
aoisj

2017/11/08 14:23

質問ありがとうございます。quiquiさんがおっしゃる通り、現在のプログラムで名詞と動詞を選択し格納できているのですが、処理が多くなってしまっているので、少ない処理で同じ機能を実装したいと思い、質問させていただきました。
quickquip
quickquip

2017/11/08 23:02

ごめんなさい。やっぱり何に困っているのかわからないです。処理が多いというのはどういうことですか\? この手の前処理は、どうやっても泥臭いトライアンドエラーにしかならないと思います。

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