[[FrontPage]]
#contents
2009/02/01からのアクセス回数 &counter;
** はじめに [#g49145b4]
集合知の3章（一部欠損）を[[Googleのブック検索>http://books.google.com/books?id=-SqPR4iFWD8C&pg=PA49&lpg=PA49&source=web&ots=8u31im4WnN&sig=lp1mG2ZyAGCZ5pGf3EIofR9F8OU&hl=ja&sa=X&oi=book_result&resnum=8&ct=result#PPA31,M1]]
から閲覧することができます。
また、なぜか[[原書のPDF>http://1a26.com/pdf/Programming/Programming%20Collective%20Intelligence.pdf]]
がアップされています。
オリジナルのソースは、[[原書著者Tobesのページ>http://blog.kiwitobes.com/?p=44]]から[[PCI_Code.zip>http://kiwitobes.com/PCI_Code.zip]]と
してダウンロードできます。
** 日本語の分かち書き [#w2a4133c]
ブロガーのフィードの単語を処理するには、日本語の形態素解析を行う必要があり、
まずはchasenを使うことにします。
*** chasenのインストール [#l20a0d93]
chasenは、MacPortを使って
#pre{{
$ sudo port install chasen
}}
でインストールしました。
chasenの起動オプション
- Tiger: -i s
- Leopard: -i w
を指定します。((Tigerでは、実行結果が文字化けで表示されます))
動作確認のため、1.txtというファイル（文字コードはShift_JIS）に
#pre{{
オリジナルのソースは、原書著者TobesのページからPCI_Code.zipと してダウンロードできます。
}}
を入れ、chasenを実行
#pre{{
$ chasen -i s <1.txt >1.out
}}
とすると1.outには、以下のような出力がでます。
#pre{{
オリジナル オリジナル オリジナル 名詞-一般
の ノ の 助詞-連体化
ソース ソース ソース 名詞-一般
は ハ は 助詞-係助詞
、 、 、 記号-読点
原書 ゲンショ 原書 名詞-一般
著者 チョシャ 著者 名詞-一般
T ティー T 記号-アルファベット
o オー o 記号-アルファベット
... 途中省略 ...
でき デキ できる 動詞-自立 一段 連用形
ます マス ます 助動詞 特殊・マス 基本形
。 。 。 記号-句点
EOS
}}
*** python_chasenのインストール [#fdf57b8d]
[[python_chasen-0.2>http://www.domen.cx/yusei/pub/python_chasen-0.2.tar.gz]]を使ってPythonからchasenを使います。ダウンロードして、~/localに展開します。
#pre{{
$ cd local
$ tar xzvf python_chasen-0.2.tar.gz
$ cd python_chasen
}}
Tigetでは、-i sオプションが必要なので、chasen.cを変更します。52行を
#pre{{
char *opt[] = { "chasen", "-i", "s", NULL};
}}
とします。
次に、以下の手順でbuild, installをします。
#pre{{
$ python setup.py build_ext --include-dirs=/opt/local/include --library-dirs=/opt/local/lib/
$ sudo python setup.py install
}}
*** 分かち書き処理(split.py) [#n69b149a]
準備ができたので、分かち書き処理を行うpy_chasen.pyを作成します。
日本語の処理をスムーズに行うために以下のPythonスクリプトはすべてUTF-8でencodeされたファイルに記述し、先頭に以下のコードを追加します。
#pre{{
# -*- coding: utf-8 -*-
import japanese
}}
japanese.pyは、
#pre{{
import sys
import codecs
# if you use the jython, comment out next line.
sys.stdout = codecs.getwriter('utf_8')(sys.stdout)
}}
分かち書き処理では、
- 形容詞、形容動詞、副詞、連体詞、名詞、動詞、未知語
のオリジナル形を単語とするようにします。
split.pyは、以下のようになります。
#pre{{
# -*- coding: utf-8 -*-
import japanese
import re
from chasen import sparse
def split(txt):
text = sparse(txt.encode('shift_jis', 'replace')).decode('shift_jis', 'replace')
ret = []
lines = text.splitlines()
parts = [u'^形容詞.*', u'^形容動詞.*', u'^副詞.*', u'^連体詞.*', u'^名詞.*', u'^動詞.*', u'^未知語.*']
for line in lines:
words = line.split('\t')
if len(words) >= 4:
if len(words[2]) > 0:
surface = words[2]
else:
surface = words[0]
feature = words[3]
for part in parts:
pat = re.compile(part)
if pat.match(feature):
ret.append(surface)
return ret
# テスト用のコード
txt = 'オリジナルのソースは、原書著者TobesのページからPCI_Code.zipと してダウンロードできます。'
for word in split(txt):
print word
}}
chasenのsparseに渡すときに、コードをshift_jisにencodeし、戻り値は、shift_jisからdecodeとして処理します。
未知語の場合、オリジナル形がないので、surfaceは単語そのものとしました。
テスト用のコードを実行すると以下の出力がでます。
#pre{{
オリジナル
ソース
原書
著者
ページ
から
する
ダウンロード
できる
}}
英語の単語がすべて消えていることにお気づきでしょうか。
これは、chasenを使った場合の欠点ですが、後述する方法にこの問題を回避しました。
** コメント [#tbf261fc]
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