Traitement du langage 100 knocks-47: Exploration de la syntaxe des verbes fonctionnels

Traitement du langage 100 coups 2015 ["Chapitre 5: Analyse des dépendances"](http: //www.cl.ecei. Il s'agit d'un enregistrement du 47e "Minning of Functional verb syntax" de tohoku.ac.jp/nlp100/#ch5). En plus du coup précédent, la cible d'extraction devient des conditions plus compliquées. Il faut un peu de temps pour comprendre l'énoncé du problème, et bien sûr, il faut du temps pour le résoudre.

Lien de référence

environnement

J'ai installé CRF ++ et CaboCha il y a trop longtemps et j'ai oublié comment les installer. Puisqu'il s'agit d'un package qui n'a pas du tout été mis à jour, nous n'avons pas reconstruit l'environnement. Je me souviens seulement d'avoir été frustré lorsque j'ai décidé d'utiliser CaboCha sous Windows. Je pense que je ne pourrais pas l'utiliser sur Windows 64 bits (j'ai une mémoire vague et peut-être qu'il y a un problème avec ma capacité technique).

Chapitre 5: Analyse des dépendances

contenu de l'étude

Appliquer l'analyseur de dépendances CaboCha à "Je suis un chat" et expérimenter le fonctionnement de l'arbre de dépendances et l'analyse syntaxique.

Classe, Analyse des dépendances, CaboCha, Clause, Dépendance, Cas, Syntaxe des verbes fonctionnels, Chemin des dépendances, [Graphviz](http: / /www.graphviz.org/)

Contenu frappé

Utilisation de CaboCha pour le texte (neko.txt) du roman de Natsume Soseki "Je suis un chat" Analysez la dépendance et enregistrez le résultat dans un fichier appelé neko.txt.cabocha. Utilisez ce fichier pour implémenter un programme qui répond aux questions suivantes.

47. Exploration de la syntaxe des verbes fonctionnels

Je voudrais prêter attention uniquement au cas où le verbe wo case contient un nom de connexion sa-variant. Modifiez 46 programmes pour répondre aux spécifications suivantes.

--Uniquement lorsque la phrase consistant en "nom de connexion sahen + (verbe auxiliaire)" est liée au verbe --Le prédicat est "nom de connexion sahen + est la forme de base de + verbe", et lorsqu'il y a plusieurs verbes dans une phrase, le verbe le plus à gauche est utilisé. --S'il existe plusieurs mots auxiliaires (phrases) liés au prédicat, arrangez tous les mots auxiliaires dans l'ordre du dictionnaire, séparés par des espaces. --S'il y a plusieurs clauses liées au prédicat, arrangez tous les termes séparés par des espaces (alignez-vous sur l'ordre des mots auxiliaires).

Par exemple, la sortie suivante doit être obtenue à partir de la phrase «Le maître répondra à la lettre, même si elle vient à un autre endroit».

Quand je réponds à la lettre, mon mari

Enregistrez la sortie de ce programme dans un fichier et vérifiez les éléments suivants à l'aide des commandes UNIX.

--Prédicats qui apparaissent fréquemment dans le corpus (nomenclature de connexion sahénienne + + verbe) --Prédicats et modèles de verbes qui apparaissent fréquemment dans le corpus

Supplément de tâche (à propos du "verbe fonctionnel")

Selon "Verbe fonctionnel / verbe composé", les verbes fonctionnels sont les suivants. En d'autres termes, il n'a de sens que s'il est attaché à une nomenclature comme «faire» et «manger».

Les verbes fonctionnels sont des verbes qui perdent leur sens originel et sont associés à la nomenclature des actions pour représenter le sens du verbe.

Répondre

Answer Program [047. Functional verb syntax mining.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/05.%E4%BF%82%E3%82%8A%E5%8F%97 % E3% 81% 91% E8% A7% A3% E6% 9E% 90 / 047.% E6% A9% 9F% E8% 83% BD% E5% 8B% 95% E8% A9% 9E% E6% A7% 8B% E6% 96% 87% E3% 81% AE% E3% 83% 9E% E3% 82% A4% E3% 83% 8B% E3% 83% B3% E3% 82% B0.ipynb)

import re

#Délimiteur
separator = re.compile('\t|,')

#Dépendance
dependancy = re.compile(r'''(?:\*\s\d+\s) #Non soumis à la capture
                            (-?\d+)       #Nombres(Contact)
                          ''', re.VERBOSE)

class Morph:
    def __init__(self, line):
        
        #Diviser par tabulation et virgule
        cols = separator.split(line)
        
        self.surface = cols[0] #Type de surface(surface)
        self.base = cols[7]    #Forme basique(base)
        self.pos = cols[1]     #Partie(pos)
        self.pos1 = cols[2]    #Sous-classification des paroles des parties 1(pos1)

class Chunk:
    def __init__(self, morphs, dst):
        self.morphs = morphs
        self.srcs = []   #Liste des numéros d'index des clauses d'origine
        self.dst  = dst  #Numéro d'index de la clause de contact
        
        self.phrase = ''
        self.verb = ''
        self.joshi = ''
        self.sahen = '' #Sa étrange+À+Que ce soit ou non une cible de modèle de verbe
        
        for i, morph in enumerate(morphs):
            if morph.pos != 'symbole':
                self.phrase += morph.surface #Pour les non-symboles
                self.joshi = ''  #Vide pour les non-symboles pour obtenir la dernière ligne de verbes à l'exclusion des symboles
            
            if morph.pos == 'verbe' and self.verb == '':
                self.verb = morph.base
            
            if morphs[-1].pos == 'Particule':
                self.joshi = morphs[-1].base
                
            try:
                if morph.pos1 == 'Changer de connexion' and \
                   morphs[i+1].surface == 'À':
                    self.sahen = morph.surface + morphs[i+1].surface
            except IndexError:
                pass

#Remplacez l'origine et ajoutez la liste Chunk à la liste d'instructions
def append_sentence(chunks, sentences):
    
    #Remplacer l'entrepreneur
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        if chunk.dst != -1:
            chunks[chunk.dst].srcs.append(i)
    sentences.append(chunks)
    return sentences, []

morphs = []
chunks = []
sentences = []

with open('./neko.txt.cabocha') as f:
    
    for line in f:
        dependancies = dependancy.match(line)
        
        #S'il ne s'agit pas d'EOS ou du résultat de l'analyse des dépendances
        if not (line == 'EOS\n' or dependancies):
            morphs.append(Morph(line))
            
        #Lorsqu'il y a une analyse morphologique, le résultat de l'analyse EOS ou des dépendances
        elif len(morphs) > 0:
            chunks.append(Chunk(morphs, dst))
            morphs = []
       
        #En cas de dépendance résultat
        if dependancies:
            dst = int(dependancies.group(1))
        
        #Lorsqu'il y a un résultat de dépendance dans EOS
        if line == 'EOS\n' and len(chunks) > 0:
            sentences, chunks = append_sentence(chunks, sentences)

def output_file(out_file, sahen, sentence, chunk):
    #Créer une liste de commis
    sources = [[sentence[source].joshi, sentence[source].phrase] \
                for source in chunk.srcs if sentence[source].joshi != '']
    
    if len(sources) > 0:
        sources.sort()
        joshi = ' '.join([row[0] for row in sources])
        phrase = ' '.join([row[1] for row in sources])
        out_file.write(('{}\t{}\t{}\n'.format(sahen, joshi, phrase)))

with open('./047.result_python.txt', 'w') as out_file:
    for sentence in sentences:
        for chunk in sentence:
            
            if chunk.sahen != '' and \
               chunk.dst != -1 and \
               sentence[chunk.dst].verb != '':
                output_file(out_file, chunk.sahen+sentence[chunk.dst].verb, 
                            sentence, sentence[chunk.dst])

#Trier par prédicat, déduplication et trier par numéro
cut --fields=1 047.result_python.txt | sort | uniq --count \
| sort --numeric-sort --reverse > 047.result_unix1.txt

#Trier par prédicats et mots auxiliaires, supprimer les doublons et trier par nombre d'observations
cut --fields=1,2 047.result_python.txt | sort | uniq --count \
| sort --numeric-sort --reverse > 047.result_unix2.txt

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Classe de morceaux

Comme d'habitude, modifiez la classe Chunk de la ligne de vie. Si la valeur de la sous-classification du mot partiel «pos1» est «connexion sahen» et que l'entrée suivante est «o», alors la variable d'instance «sahen» est saisie avec une chaîne de caractères concaténée (exemple: réponse +).

python

class Chunk:
    def __init__(self, morphs, dst):
        self.morphs = morphs
        self.srcs = []   #Liste des numéros d'index des clauses d'origine
        self.dst  = dst  #Numéro d'index de la clause de contact
        
        self.phrase = ''
        self.verb = ''
        self.joshi = ''
        self.sahen = '' #Sa étrange+À+Que ce soit ou non une cible de modèle de verbe
        
        for i, morph in enumerate(morphs):
            if morph.pos != 'symbole':
                self.phrase += morph.surface #Pour les non-symboles
                self.joshi = ''  #Vide pour les non-symboles pour obtenir la dernière ligne de verbes à l'exclusion des symboles
            
            if morph.pos == 'verbe' and self.verb == '':
                self.verb = morph.base
            
            if morphs[-1].pos == 'Particule':
                self.joshi = morphs[-1].base
                
            try:
                if morph.pos1 == 'Changer de connexion' and \
                   morphs[i+1].surface == 'À':
                    self.sahen = morph.surface + morphs[i+1].surface
            except IndexError:
                pass

Section de sortie

La branche conditionnelle de la section de sortie est modifiée.

python

with open('./047.result_python.txt', 'w') as out_file:
    for sentence in sentences:
        for chunk in sentence:
            
            if chunk.sahen != '' and \
               chunk.dst != -1 and \
               sentence[chunk.dst].verb != '':
                output_file(out_file, chunk.sahen+sentence[chunk.dst].verb, 
                            sentence, sentence[chunk.dst])

Résultat de sortie (résultat de l'exécution)

Résultat d'exécution Python

Lorsque vous exécutez le script Python, le résultat suivant est généré.

text:047.result_python.txt(Seulement les 10 premiers)

Décidez de prendre une décision
Donner une réponse, donner une réponse
Fais une sieste Fais une sieste
Il fait une sieste
Poursuivre et chasser la persécution
Vivre une vie de famille
Parler parler parler
Pour écrire une lettre à Totogisu
Parfois parler pour parler
Faire un croquis

Résultat de l'exécution de la commande UNIX

Exécutez une commande UNIX et affichez "Prédicats qui apparaissent fréquemment dans le corpus (nom de connexion Sahen + + verbe)"

text:047.result_unix1.txt(Seulement les 10 premiers)

29 réponse
21 Dites bonjour
16 parler
15 imiter
13 querelle
9 Exercice
9 Poser une question
6 Soyez prudent
6 Faites une sieste
6 Poser des questions

Exécuter des commandes UNIX et générer des "prédicats et modèles complémentaires qui apparaissent fréquemment dans le corpus"

text:047.result_unix2.txt(Seulement les 10 premiers)

14 Lorsque vous répondez
9 Exercice
9 Faites l'imitation
8 Qu'est-ce qu'une réponse?
7 Se battre
6 Pour parler
6 Quand tu dis bonjour
5 pour parler
5 Pour dire bonjour
4 Poser une question