def load_juman_from_stream(f, juman_format=JUMAN_FORMAT.DEFAULT):
"""
JUMANフォーマットの解析結果ファイルを解釈し、文節列オブジェクトを返す
Args:
f (file): JUMANフォーマットの解析結果のファイルオブジェクト
juman_format (JUMAN_FORMAT): Jumanのlattice出力形式
Yields:
MList: 形態素列オブジェクト
"""
juman = Juman()
buf = ""
for line in f:
buf += line
if line.startswith("EOS"):
yield juman.result(buf, juman_format=juman_format)
buf = ""
from pyknp import Juman
import sys
juman = Juman()
data = ""
flag = False
word = ""
for line in iter(sys.stdin.readline, ""):
if line.strip() == "EOS":
result = juman.result(data)
for mrph in result.mrph_list():
if flag and (mrph.genkei == "する" or mrph.genkei == "できる"):
# print(mrph.midasi)
print(word + mrph.midasi)
flag = False
word = ""
if mrph.bunrui == "サ変名詞":
flag = True
# print(mrph.bunrui)
word = mrph.midasi
data = ""
else:
data += line
from pyknp import Juman
import sys
juman = Juman()
data = ""
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 解析結果ファイルを1行ずつ読む
if line.strip() == "EOS": # 1文の解析結果を読み込んだら
result = juman.result(data) # 内部構造に変換
for mrph in result.mrph_list():
if mrph.hinsi == "動詞":
print(mrph.genkei)
data = ""
else:
data += line
# for line in iter(sys.stdin.readline,""):
# result=juman.result(line)
# for mrph in result.mrph_list():
# if mrph.hinsi=="動詞":
# print(mrph.genkei)
class Solver(object):
def __init__(self):
self.juman = Juman()
self.knp = KNP()
def Q61(self):
u"""61. 文を標準入力から読み込み、それを単語単位に分かち書きせよ (形態素間にスペースを挿入)
"""
input_sentence = raw_input()
result = self.juman.analysis(input_sentence.decode("utf8"))
for mrph in result.mrph_list():
sys.stdout.write("{} ".format(mrph.midasi.encode("utf8")))
sys.stdout.write("\n")
return
def Q62(self):
u"""62. 形態素解析結果を読み込み、名詞だけを抽出してプリントせよ
ヒント: mrph.hinsi が u"名詞" という文字列と一致するかどうかを判定
"""
data = u""
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS": # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
s = ",".join(mrph.midasi for mrph in result.mrph_list() if mrph.hinsi == u"名詞") # 名詞だけ表示
if len(s) > 0:
print(s)
data = u""
def Q63(self):
u"""62. 形態素解析結果を読み込み、名詞だけを抽出してプリントせよ
ヒント: mrph.hinsi が u"名詞" という文字列と一致するかどうかを判定
"""
data = u""
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS": # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
s = ",".join(mrph.genkei for mrph in result.mrph_list() if mrph.hinsi == u"動詞") # 動詞だけ表示
if len(s) > 0:
print(s)
data = u""
def Q64(self):
u"""64. 形態素解析結果を読み込み、形態素の原形を頻度順に並べよ
ヒント: ディクショナリ、sorted 関数を使う
"""
data = u""
hist = {}
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS": # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
for mrph in result.mrph_list():
try:
hist[mrph.genkei] += 1
except KeyError:
hist[mrph.genkei] = 1
data = u""
for key, val in sorted(hist.items(), key=lambda t: t[1], reverse=True):
print("{},{}".format(key.encode("utf8"), val))
def Q65(self):
u"""65. 形態素解析結果を読み込み、全形態素数 (総数) に対する述語の割合を計算せよ
ここで、述語とは、動詞、イ形容詞 (形容詞)、ナ形容詞 (形容動詞) とする
"""
data = u""
num = 0
denom = 0
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS": # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
if verbose:
logger.info("denom: {}".format(denom))
for mrph in result.mrph_list():
denom += 1
if mrph.hinsi == u"動詞":
num += 1
continue
if mrph.hinsi == u"形容詞" and mrph.bunrui.startswith(u"イ形容詞"):
num += 1
continue
if mrph.hinsi == u"形容動詞" and mrph.bunrui.startswith(u"ナ形容詞"):
num += 1
continue
data = u""
print("{}/{}={}".format(num, denom, float(num) / denom))
def Q66(self):
u"""66. 形態素解析結果を読み込み、「サ変名詞+する/できる」というパターンを抽出しプリントせよ
"""
data = u""
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS": # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
buff = None
for mrph in result.mrph_list():
if mrph.genkei == u"できる" or mrph.genkei == u"する":
if buff is not None:
extract.add((buff.genkei.encode("utf8"), mrph.genkei.encode("utf8")))
if mrph.bunrui == u"サ変名詞":
buff = mrph
else:
buff = None
data = u""
for t in extract:
print("{}+{}".format(t[0], t[1]))
def Q67(self):
u"""67. 形態素解析結果を読み込み、「AのB」という表現 (A と B は名詞の1形態素) をすべてプリントせよ
"""
data = u""
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS": # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
buff = []
for mrph in result.mrph_list():
if mrph.genkei == u"の" and len(buff) == 1:
buff.append(u"の")
continue
if mrph.hinsi == u"名詞":
if len(buff) == 0:
buff.append(mrph.genkei)
continue
if len(buff) == 2:
extract.add((buff[0], mrph.genkei))
buff = []
data = u""
for t in extract:
print("{}の{}".format(t[0].encode("utf8"), t[1].encode("utf8")))
def Q68(self):
u"""68. 文を標準入力から読み込み、それを文節単位に分かち書きせよ (文節間にスペースを挿入)
"""
input_sentence = raw_input()
result = self.knp.parse(input_sentence.decode("utf8"))
for bnst in result.bnst_list():
sys.stdout.write("{} ".format("".join(mrph.midasi.encode("utf8") for mrph in bnst.mrph_list())))
sys.stdout.write("\n")
return
def Q69(self):
u"""69. 構文解析結果を読み込み、接頭辞を含む文節をプリントせよ
"""
data = u""
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""):
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS":
result = self.knp.result(data)
for bnst in result.bnst_list():
if len(filter(lambda x: x.hinsi == u"接頭辞", bnst.mrph_list())) < 1:
continue
extract.add("{} ".format("".join(mrph.midasi.encode("utf8") for mrph in bnst.mrph_list())))
data = u""
for bnst in extract:
if len(bnst) > 0:
print(bnst)
return
def Q70(self):
u"""70. 構文解析結果を読み込み、名詞を2つ以上含む文節をプリントせよ
"""
data = u""
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""):
data += line.decode("utf8")
if line.strip() == "EOS":
result = self.knp.result(data)
for bnst in result.bnst_list():
if len(filter(lambda x: x.hinsi == u"名詞", bnst.mrph_list())) < 2:
continue
extract.add("{} ".format("".join(mrph.midasi.encode("utf8") for mrph in bnst.mrph_list())))
data = u""
for bnst in extract:
if len(bnst) > 0:
print(bnst)
return
class Solver(object):
def __init__(self):
self.juman = Juman()
self.knp = KNP()
def Q61(self):
u"""61. 文を標準入力から読み込み、それを単語単位に分かち書きせよ (形態素間にスペースを挿入)
"""
input_sentence = raw_input()
result = self.juman.analysis(input_sentence.decode('utf8'))
for mrph in result.mrph_list():
sys.stdout.write('{} '.format(mrph.midasi.encode('utf8')))
sys.stdout.write('\n')
return
def Q62(self):
u"""62. 形態素解析結果を読み込み、名詞だけを抽出してプリントせよ
ヒント: mrph.hinsi が u"名詞" という文字列と一致するかどうかを判定
"""
data = u''
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS': # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
s = ','.join(mrph.midasi for mrph in result.mrph_list()
if mrph.hinsi == u'名詞') # 名詞だけ表示
if len(s) > 0: print(s)
data = u''
def Q63(self):
u"""62. 形態素解析結果を読み込み、名詞だけを抽出してプリントせよ
ヒント: mrph.hinsi が u"名詞" という文字列と一致するかどうかを判定
"""
data = u''
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS': # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
s = ','.join(mrph.genkei for mrph in result.mrph_list()
if mrph.hinsi == u'動詞') # 動詞だけ表示
if len(s) > 0: print(s)
data = u''
def Q64(self):
u"""64. 形態素解析結果を読み込み、形態素の原形を頻度順に並べよ
ヒント: ディクショナリ、sorted 関数を使う
"""
data = u''
hist = {}
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS': # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
for mrph in result.mrph_list():
try:
hist[mrph.genkei] += 1
except KeyError:
hist[mrph.genkei] = 1
data = u''
for key, val in sorted(hist.items(), key=lambda t:t[1], reverse=True):
print('{},{}'.format(key.encode('utf8'), val))
def Q65(self):
u"""65. 形態素解析結果を読み込み、全形態素数 (総数) に対する述語の割合を計算せよ
ここで、述語とは、動詞、イ形容詞 (形容詞)、ナ形容詞 (形容動詞) とする
"""
data = u''
num = 0
denom = 0
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS': # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
if verbose: logger.info('denom: {}'.format(denom))
for mrph in result.mrph_list():
denom += 1
if mrph.hinsi == u'動詞':
num += 1
continue
if mrph.hinsi == u'形容詞' and mrph.bunrui.startswith(u'イ形容詞'):
num += 1
continue
if mrph.hinsi == u'形容動詞' and mrph.bunrui.startswith(u'ナ形容詞'):
num += 1
continue
data = u''
print('{}/{}={}'.format(num, denom, float(num)/denom))
def Q66(self):
u"""66. 形態素解析結果を読み込み、「サ変名詞+する/できる」というパターンを抽出しプリントせよ
"""
data = u''
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS': # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
buff = None
for mrph in result.mrph_list():
if mrph.genkei == u'できる' or mrph.genkei == u'する':
if buff is not None:
extract.add((buff.genkei.encode('utf8'), mrph.genkei.encode('utf8')))
if mrph.bunrui == u'サ変名詞':
buff = mrph
else:
buff = None
data = u''
for t in extract:
print('{}+{}'.format(t[0], t[1]))
def Q67(self):
u"""67. 形態素解析結果を読み込み、「AのB」という表現 (A と B は名詞の1形態素) をすべてプリントせよ
"""
data = u''
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""): # 入力文を1行ずつ読む
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS': # 1文が終わったら解析
result = self.juman.result(data)
buff = []
for mrph in result.mrph_list():
if mrph.genkei == u'の' and len(buff) == 1:
buff.append(u'の')
continue
if mrph.hinsi == u'名詞':
if len(buff) == 0:
buff.append(mrph.genkei)
continue
if len(buff) == 2:
extract.add((buff[0], mrph.genkei))
buff = []
data = u''
for t in extract:
print('{}の{}'.format(t[0].encode('utf8'), t[1].encode('utf8')))
def Q68(self):
u"""68. 文を標準入力から読み込み、それを文節単位に分かち書きせよ (文節間にスペースを挿入)
"""
input_sentence = raw_input()
result = self.knp.parse(input_sentence.decode('utf8'))
for bnst in result.bnst_list():
sys.stdout.write('{} '.format("".join(mrph.midasi.encode('utf8') for mrph in bnst.mrph_list())))
sys.stdout.write('\n')
return
def Q69(self):
u"""69. 構文解析結果を読み込み、接頭辞を含む文節をプリントせよ
"""
data = u''
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""):
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS':
result = self.knp.result(data)
for bnst in result.bnst_list():
if len(filter(lambda x: x.hinsi == u'接頭辞', bnst.mrph_list())) < 1:
continue
extract.add('{} '.format("".join(mrph.midasi.encode('utf8') for mrph in bnst.mrph_list())))
data = u''
for bnst in extract:
if len(bnst) > 0:
print(bnst)
return
def Q70(self):
u"""70. 構文解析結果を読み込み、名詞を2つ以上含む文節をプリントせよ
"""
data = u''
extract = set()
for line in iter(sys.stdin.readline, ""):
data += line.decode('utf8')
if line.strip() == 'EOS':
result = self.knp.result(data)
for bnst in result.bnst_list():
if len(filter(lambda x: x.hinsi == u'名詞', bnst.mrph_list())) < 2:
continue
extract.add('{} '.format("".join(mrph.midasi.encode('utf8') for mrph in bnst.mrph_list())))
data = u''
for bnst in extract:
if len(bnst) > 0:
print(bnst)
return
