素人の言語処理100本ノック:48


[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)の挑戦記録です。環境はUbuntu 16.04 LTS ＋ Python 3.5.2 \:\: Anaconda 4.1.1 (64-bit)です。過去のノックの一覧は[こちら](http://qiita.com/segavvy/items/fb50ba8097d59475f760)からどうぞ。

## 第5章: 係り受け解析
>夏目漱石の小説『吾輩は猫である』の文章（neko.txt）をCaboChaを使って係り受け解析し，その結果をneko.txt.cabochaというファイルに保存せよ．このファイルを用いて，以下の問に対応するプログラムを実装せよ．

###48. 名詞から根へのパスの抽出
>文中のすべての名詞を含む文節に対し，その文節から構文木の根に至るパスを抽出せよ． ただし，構文木上のパスは以下の仕様を満たすものとする．
>
> - 各文節は（表層形の）形態素列で表現する
> - パスの開始文節から終了文節に至るまで，各文節の表現を"`->`"で連結する
>
>「吾輩はここで始めて人間というものを見た」という文（neko.txt.cabochaの8文目）から，次のような出力が得られるはずである．
>
>```
> 吾輩は -> 見た
> ここで -> 始めて -> 人間という -> ものを -> 見た
> 人間という -> ものを -> 見た
> ものを -> 見た
>```

####出来上がったコード：

```python:main.py
# coding: utf-8
import CaboCha
import re

fname = 'neko.txt'
fname_parsed = 'neko.txt.cabocha'
fname_result = 'result.txt'


def parse_neko():
	'''「吾輩は猫である」を係り受け解析
	「吾輩は猫である」(neko.txt)を係り受け解析してneko.txt.cabochaに保存する
	'''
	with open(fname) as data_file, \
			open(fname_parsed, mode='w') as out_file:

		cabocha = CaboCha.Parser()
		for line in data_file:
			out_file.write(
				cabocha.parse(line).toString(CaboCha.FORMAT_LATTICE)
			)


class Morph:
	'''
	形態素クラス
	表層形（surface）、基本形（base）、品詞（pos）、品詞細分類1（pos1）を
	メンバー変数に持つ
	'''
	def __init__(self, surface, base, pos, pos1):
		'''初期化'''
		self.surface = surface
		self.base = base
		self.pos = pos
		self.pos1 = pos1

	def __str__(self):
		'''オブジェクトの文字列表現'''
		return 'surface[{}]\tbase[{}]\tpos[{}]\tpos1[{}]'\
			.format(self.surface, self.base, self.pos, self.pos1)


class Chunk:
	'''
	文節クラス
	形態素（Morphオブジェクト）のリスト（morphs）、係り先文節インデックス番号（dst）、
	係り元文節インデックス番号のリスト（srcs）をメンバー変数に持つ
	'''

	def __init__(self):
		'''初期化'''
		self.morphs = []
		self.srcs = []
		self.dst = -1

	def __str__(self):
		'''オブジェクトの文字列表現'''
		surface = ''
		for morph in self.morphs:
			surface += morph.surface
		return '{}\tsrcs{}\tdst[{}]'.format(surface, self.srcs, self.dst)

	def normalized_surface(self):
		'''句読点などの記号を除いた表層形'''
		result = ''
		for morph in self.morphs:
			if morph.pos != '記号':
				result += morph.surface
		return result

	def chk_pos(self, pos):
		'''指定した品詞（pos）を含むかチェックする

		戻り値：
		品詞（pos）を含む場合はTrue
		'''
		for morph in self.morphs:
			if morph.pos == pos:
				return True
		return False

	def get_morphs_by_pos(self, pos, pos1=''):
		'''指定した品詞（pos）、品詞細分類1（pos1）の形態素のリストを返す
		pos1の指定がない場合はposのみで判定する

		戻り値：
		形態素（morph）のリスト、該当形態素がない場合は空のリスト
		'''
		if len(pos1) > 0:
			return [res for res in self.morphs
					if (res.pos == pos) and (res.pos1 == pos1)]
		else:
			return [res for res in self.morphs if res.pos == pos]

	def get_kaku_prt(self):
		'''助詞を1つ返す
		複数ある場合は格助詞を優先し、最後の助詞を返す。

		戻り値：
		助詞、ない場合は空文字列
		'''
		prts = self.get_morphs_by_pos('助詞')
		if len(prts) > 1:

			# 2つ以上助詞がある場合は、格助詞を優先
			kaku_prts = self.get_morphs_by_pos('助詞', '格助詞')
			if len(kaku_prts) > 0:
				prts = kaku_prts

		if len(prts) > 0:
			return prts[-1].surface		# 最後を返す
		else:
			return ''

	def get_sahen_wo(self):
		'''「サ変接続名詞＋を」を含無場合は、その部分の表層形を返す

		戻り値：
		「サ変接続名詞＋を」の文字列、なければ空文字列
		'''
		for i, morph in enumerate(self.morphs[0:-1]):

			if (morph.pos == '名詞') \
					and (morph.pos1 == 'サ変接続') \
					and (self.morphs[i + 1].pos == '助詞') \
					and (self.morphs[i + 1].surface == 'を'):
				return morph.surface + self.morphs[i + 1].surface

		return ''


def neco_lines():
	'''「吾輩は猫である」の係り受け解析結果のジェネレータ
	「吾輩は猫である」の係り受け解析結果を順次読み込んで、
	1文ずつChunkクラスのリストを返す

	戻り値：
	1文のChunkクラスのリスト
	'''
	with open(fname_parsed) as file_parsed:

		chunks = dict()		# idxをkeyにChunkを格納
		idx = -1

		for line in file_parsed:

			# 1文の終了判定
			if line == 'EOS\n':

				# Chunkのリストを返す
				if len(chunks) > 0:

					# chunksをkeyでソートし、valueのみ取り出し
					sorted_tuple = sorted(chunks.items(), key=lambda x: x[0])
					yield list(zip(*sorted_tuple))[1]
					chunks.clear()

				else:
					yield []

			# 先頭が*の行は係り受け解析結果なので、Chunkを作成
			elif line[0] == '*':

				# Chunkのインデックス番号と係り先のインデックス番号取得
				cols = line.split(' ')
				idx = int(cols[1])
				dst = int(re.search(r'(.*?)D', cols[2]).group(1))

				# Chunkを生成（なければ）し、係り先のインデックス番号セット
				if idx not in chunks:
					chunks[idx] = Chunk()
				chunks[idx].dst = dst

				# 係り先のChunkを生成（なければ）し、係り元インデックス番号追加
				if dst != -1:
					if dst not in chunks:
						chunks[dst] = Chunk()
					chunks[dst].srcs.append(idx)

			# それ以外の行は形態素解析結果なので、Morphを作りChunkに追加
			else:

				# 表層形はtab区切り、それ以外は','区切りでバラす
				cols = line.split('\t')
				res_cols = cols[1].split(',')

				# Morph作成、リストに追加
				chunks[idx].morphs.append(
					Morph(
						cols[0],		# surface
						res_cols[6],	# base
						res_cols[0],	# pos
						res_cols[1]		# pos1
					)
				)

		raise StopIteration


# 係り受け解析
parse_neko()

# 結果ファイル作成
with open(fname_result, mode='w') as out_file:

	# 1文ずつリスト作成
	for chunks in neco_lines():

		# chunkを列挙
		for chunk in chunks:

			# 名詞を含むかチェック
			if(len(chunk.get_morphs_by_pos('名詞')) > 0):

				# 名詞のchunkを出力
				out_file.write(chunk.normalized_surface())

				# 根へのパスを出力
				dst = chunk.dst
				while dst != -1:
					out_file.write(' -> ' + chunks[dst].normalized_surface())
					dst = chunks[dst].dst
				out_file.write('\n')
```

####実行結果：

以下、結果の先頭部分です。

```console:result.txt（先頭部分）
一
吾輩は -> 猫である
猫である
名前は -> 無い
どこで -> 生れたか -> つかぬ
見当が -> つかぬ
何でも -> 薄暗い -> 所で -> 泣いていた -> 事だけは -> 記憶している
所で -> 泣いていた -> 事だけは -> 記憶している
ニャーニャー -> 泣いていた -> 事だけは -> 記憶している
事だけは -> 記憶している
記憶している
吾輩は -> 見た
ここで -> 始めて -> 人間という -> ものを -> 見た
人間という -> ものを -> 見た
ものを -> 見た
それは -> 種族であったそうだ
書生という -> 人間中で -> 種族であったそうだ
人間中で -> 種族であったそうだ
一番 -> 獰悪な -> 種族であったそうだ
獰悪な -> 種族であったそうだ
種族であったそうだ
書生というのは -> 話である
我々を -> 捕えて -> 煮て -> 食うという -> 話である
話である
```

結果全体は[GitHub](https://github.com/segavvy/nlp100_Python/tree/master/48)にアップしています。

###名詞から根へのパスの抽出

クラスや関数は[前問](http://qiita.com/segavvy/items/c40bbafef33c65f6c6ad)のままです。
根へのパスは、係り先を順次追って出力する形で実装しました。これは[問題44](http://qiita.com/segavvy/items/d1a9a8d87d8dc10a8f15)で可視化した係り受け木を、下に向かっていく形と同じです。

例えば[問題44](http://qiita.com/segavvy/items/d1a9a8d87d8dc10a8f15)で「何でも薄暗いじめじめした所でニャーニャー泣いていた事だけは記憶している。」を可視化しました。

![Kobito.NCDIg5.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/139624/ce1f205b-92d1-da8c-7965-57551534bef8.png "Kobito.NCDIg5.png")


これに対する今回の結果は

```console:出力例
何でも -> 薄暗い -> 所で -> 泣いていた -> 事だけは -> 記憶している
所で -> 泣いていた -> 事だけは -> 記憶している
ニャーニャー -> 泣いていた -> 事だけは -> 記憶している
事だけは -> 記憶している
```

になります。
なお、[問題44](http://qiita.com/segavvy/items/d1a9a8d87d8dc10a8f15)では名詞を含まない文節も対象ですが今回の問題では除外しているので、係り受け木にあっても出力されないパスがあります。ご注意ください。

　
49本目のノックは以上です。誤りなどありましたら、ご指摘いただけますと幸いです。
<hr>

*実行結果には、[100本ノックで用いるコーパス・データ](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/#data)で配布されているデータの一部が含まれます。この第5章で用いているデータは[青空文庫](http://www.aozora.gr.jp)で公開されている夏目漱石の長編小説『吾輩は猫である』が元になっています。*