「サ変接続名詞+を（助詞）」で構成される文節が動詞に係る場合のみを対象とする
述語は「サ変接続名詞+を+動詞の基本形」とし，文節中に複数の動詞があるときは，最左の動詞を用いる
述語に係る助詞（文節）が複数あるときは，すべての助詞をスペース区切りで辞書順に並べる
述語に係る文節が複数ある場合は，すべての項をスペース区切りで並べる（助詞の並び順と揃えよ）
例えば「別段くるにも及ばんさと、主人は手紙に返事をする。」という文から，以下の出力が得られるはずである．
返事をする と に は 及ばんさと 手紙に 主人は
このプログラムの出力をファイルに保存し，以下の事項をUNIXコマンドを用いて確認せよ．
コーパス中で頻出する述語（サ変接続名詞+を+動詞）
コーパス中で頻出する述語と助詞パターン
'''
from operator import itemgetter
from knock41 import get_chunk_list
for chunks in get_chunk_list("neko.txt.cabocha"):
for chunk in chunks:
if not chunk.check_pos('動詞'):
continue
# 係り元の「サ変接続名詞+を（助詞）」で構成される文節を取得
sahen_wo = ''
for src in chunk.srcs:
sahen_wo = chunks[src].get_sahen_wo()
if not sahen_wo:
continue
predicate = sahen_wo + chunk.get_surfaces('pos', '動詞')[0] # 述語
case_frame = []
for src in chunk.srcs:
def path_to_text(path):
'''Chunkオブジェクトを要素とするリストを受け取り
そのオブジェクトの表層形を
'-> surface -> surface -> surface'
の形にして返す
'''
result = ''
for chunk in path:
result += '-> ' + chunk.normalized_surface()
return result
with open('result49', 'w') as output_file:
for line in get_chunk_list():
# 名詞を含む文節の組み合わせを取得
noun_chunk = []
for chunk in line:
if chunk.check_pos('名詞'):
noun_chunk.append(chunk)
pairs = list(combinations(noun_chunk, 2))
for pair in pairs:
x, y = pair
#output_file.write(f'{x.normalized_surface()} {y.normalized_surface()}\n')
# # 根までのパスを取得
x_path = get_path_to_root(line, chunk, x.dst)
y_path = get_path_to_root(line, chunk, y.dst)
可視化には，係り受け木をDOT言語に変換し，Graphvizを用いるとよい．
また，Pythonから有向グラフを直接的に可視化するには，pydotを使うとよい．
'''
import CaboCha
import pydot_ng as pydot
from knock41 import get_chunk_list
sentence = input('文を入力してください : ')
# Cabochaで入力文を解析して結果をファイルに保存
with open('sentence.cabocha', 'w') as f:
cabocha = CaboCha.Parser()
f.write(cabocha.parse(sentence).toString(CaboCha.FORMAT_LATTICE))
# 係り元と係り先の文節を取得
edges = []
for chunks in get_chunk_list("sentence.cabocha"):
for chunk in chunks:
if chunk.dst != -1:
src = chunk.surface()
dst = chunks[chunk.dst].surface()
if src != '' and dst != '':
edges.append(((src, dst)))
# グラフを描画
graph = pydot.graph_from_edges(edges, directed=True)
graph.write_png('result.png')
# pip install pydot_ng
# brew install graphviz
# pip install graphviz