日本語係り受け解析器 CaboCha を Python から便利に使うためのラッパーパッケージです。
このライブラリは Python3 で動作確認しています。
はじめに、 CaboCha 公式ページ にしたがって CaboCha をインストールしてください。 MacOS で Homebrew を使用している場合は、cabocha および mecab-ipadic パッケージを 利用できます。
CaboCha インストール後、 CaboCha の Python バインディングをインストールします。
git clone https://github.com/taku910/cabocha
cd cabocha
pip install python/最後にこのライブラリをインストールします。
pip install git+https://github.com/kenkov/cabocha@0.1.4係り受け解析をする
>>> from cabocha.analyzer import CaboChaAnalyzer
... analyzer = CaboChaAnalyzer()
... tree = analyzer.parse("日本語の形態素解析はすごい")
... for chunk in tree:
... for token in chunk:
... print(token)
...
Token("日本語")
Token("の")
Token("形態素")
Token("解析")
Token("は")
Token("すごい")チャンクの係り先をたどる
>>> chunks = tree.chunks
>>> start_chunk = chunks[0]
>>> start_chunk.next_link
Chunk("形態素解析は")
>>> start_chunk.next_link.next_link
Chunk("すごい")
>>> # 次の呼び出しは EndOfLinkException 例外が発生する
>>> # start_chunk.next_link.next_link.next_linkチャンクの係り元を辿る
>>> end_chunk = chunks[-1]
>>> end_chunk.prev_links
[Chunk("形態素解析は")]
>>> end_chunk.prev_links[0].prev_links
[Chunk("日本語の")]
>>> end_chunk.prev_links[0].prev_links[0].prev_links
[]特定の条件に当てはまるチャンクやトークンを取り出す
>>> tree.find(function=lambda chunk: any(token.pos == "名詞" for token in chunk))
[Chunk("日本語の"), Chunk("形態素解析は")]
>>> tree.find(function=lambda chunk: any(token.pos == "形容詞" for token in chunk))
[Chunk("すごい")]