def get_head_token_of_chunk(knp_lines, chunk_ind):
chunk_line = knp_lines[chunk_ind]
if (not replace_lib.is_chunk(chunk_line)):
raise Exception('arg is not chunk')
chunk_line = knp_lines[chunk_ind]
normalized_cand_form = ""
try:
normalized_cand_form = get_normalized_cand_form(chunk_line)
#「間接/かんせつ+的だ/てきだ」のような複合語は、最初のものをとってくる
#FIXME よくない場合がありそう。
#あと、?でつながっている場合は?
except:
return ""
if ("+" in normalized_cand_form):
normalized_cand_form = normalized_cand_form.split('+')[0]
ans = [knp_lines[i] for i in xrange(chunk_ind, len(knp_lines)) if replace_lib.is_token(knp_lines[i]) and normalized_cand_form in knp_lines[i]]
return "" if len(ans) == 0 else ans[0]
def sentence_func(knp_lines):
tokens = [line for line in knp_lines if replace_lib.is_token(line)]
orig_str = "".join([line.split(' ')[0] for line in tokens])
#最後の文節のインデックス, その正規化代表表記
last_chunk_ind, last_chunk_line = [(ind, line) for ind, line in enumerate(knp_lines) if replace_lib.is_chunk(line) and ("-1D" in line)][0]
last_chunk_num = replace_lib.get_chunk_num(last_chunk_line)
#最後の文節内のheadのトークン
head_token_line = ""
try:
head_token_line = get_head_token_of_chunk(knp_lines, last_chunk_ind)
except:
Exception('No head token')
# print orig_str + '\t' + 'ERROR'
return #FIXME 本当はこうしたくないけど、仕方ない。
ans = []
#否定されている動詞は反義語を持つか?
if "反義" in head_token_line:
#最後の文節内のトークンを取るので、もし同一のトークンが複数あった場合は最後のものを取る
head_token_ind = [ind for ind, line in enumerate(tokens) if line == head_token_line][-1]
#ヲ格をニ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
#「席を立たないでください」→「席に座ってください」
wo_to_ni_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'ヲ', 'ニ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
if len(wo_to_ni_case_tokens) != 0:
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(wo_to_ni_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))
#ニ格をヲ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
#「席に座らないでください」→「席を立っていてください」…?
ni_to_wo_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'ニ', 'ヲ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
if len(ni_to_wo_case_tokens) != 0:
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(ni_to_wo_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))
#ニ格をカラ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
#「波打ち際に近づかないでください」→「波打ち際から遠ざかってください」
ni_to_kara_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'ニ', 'カラ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
if len(ni_to_kara_case_tokens) != 0:
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(ni_to_kara_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))
#カラ格をニ格に変換した文を生成し、反義語を置き換える
#「波打ち際から遠ざからないでください」→「波打ち際に近づいて(いて)ください」?
kara_to_ni_case_tokens = [line for line in replace_lib.change_case(knp_lines, 'カラ', 'ニ', last_chunk_ind) if replace_lib.is_token(line)]
if len(kara_to_ni_case_tokens) != 0:
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(kara_to_ni_case_tokens, head_token_ind, head_token_line))
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(tokens, head_token_ind, head_token_line))
arg_chunks = [(ind, line) for ind, line in enumerate(knp_lines) if replace_lib.is_chunk(line) and line.split(' ')[2] == (str(last_chunk_num) + "D") and re.search("<係:[^>]+>", line)]
for arg_chunk_ind, arg_chunk in arg_chunks:
head_token_of_arg = get_head_token_of_chunk(knp_lines, arg_chunk_ind)
if head_token_of_arg == "":
pass
else:
# pat_case = re.compile("<係:[^>]+格>")
# if ("<修飾>" in arg_chunk) or pat_case.search(arg_chunk):
#まず、argの主辞に反義語が存在するかどうか?
if ("反義" in head_token_of_arg):
token_ind = get_token_ind(knp_lines, arg_chunk_ind, head_token_of_arg)
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(tokens, token_ind, head_token_of_arg))
#次に、そのチャンクにかかっている動詞or名詞or形容詞に反義語が存在するか?
#FIXME これだと、「分かりにくい表現を使わないでください」が変換できない
chunk_num = replace_lib.get_chunk_num(arg_chunk)
for mod_chunk_ind, mod_chunk in replace_lib.get_mod_chunk_and_mod_chunk_ind_lst(knp_lines, chunk_num):
mod_chunk_token = get_head_token_of_chunk(knp_lines, mod_chunk_ind)
if mod_chunk_token == "":
pass
else:
if (get_pos_of_token(mod_chunk_token) == "名詞" or get_pos_of_token(mod_chunk_token) == "形容詞") and ("<係:連格>" in mod_chunk_token):
# print "DEBUG:hit"
if "反義" in mod_chunk_token:
tok_ind = get_token_ind(knp_lines, mod_chunk_ind, mod_chunk_token)
# print "DEBUG: hit"
ans.extend(replace_lib.get_tokens_lst_replaced_with_antonym(tokens, tok_ind, mod_chunk_token))
#この段階で、変換が起こらなかった文を排除する
ans = remove_unchanged_str(orig_str, ans)
ans = ["".join([token_line.split(' ')[0] for token_line in replace_lib.remove_negation_from_banning(token_lines)]) for token_lines in ans]
ans = [s for s in ans if s != orig_str] #元の文は除く
ans = list(set(ans)) #重複した文を削除
for s in ans:
print (orig_str + '\t' + s)
