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言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 第4章: 形態素解析 37. 「猫」と共起頻度の高い上位10語

2023/01/11に公開約1,400字

問題

37. 「猫」と共起頻度の高い上位10語

「猫」とよく共起する(共起頻度が高い)10語とその出現頻度をグラフ(例えば棒グラフなど)で表示せよ.

solution37.py
import itertools
from collections import Counter
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

def parse_mecab(block):
    res = []
    for line in block.split('\n'):
        if line == '':
            return res
        (surface, attr) = line.split('\t')
        attr = attr.split(',')
        lineDict = {
            'surface': surface,
            'base': attr[6],
            'pos': attr[0],
            'pos1': attr[1]
        }
        res.append(lineDict)

filename = 'chapter04/neko.txt.mecab'
with open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:
    blocks = f.read().split('EOS\n')

filtered_blocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))
parse_blocks = [parse_mecab(block) for block in filtered_blocks]

neko_cooc = Counter([])

for sentence in parse_blocks:
    words = [word["base"] for word in sentence]

    if "猫" in words:
        neko_cooc += Counter(words)

neko_cooc = dict(neko_cooc.most_common()[:11])
neko_cooc.pop("猫")
print(neko_cooc)

plt.figure()
plt.bar(neko_cooc.keys(), neko_cooc.values())
plt.show()

output

この問題では、各ブロックの形態素解析の結果から、「猫」と共起する単語の出現頻度を集計し、その結果を棒グラフで可視化します。

https://github.com/kurokawa5/nlp100_2020/blob/main/chapter04/solution37.py

参考記事

第4章: 形態素解析

Discussion

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