Negima

Negima is a Python package to extract phrases in Japanese text by using the part-of-speeches based rules you defined.

Negimaは日本語の文章の中から定義した品詞のルールにあてはまるフレーズを抽出するPythonパッケージです。

Installing

Install and update using pip:

$ pip install -U negima

Install using setup.py:

$ python setup.py install

Dependencies

• mecab: http://taku910.github.io/mecab/

A Simple Example

sample.py

from negima import MorphemeMerger
mm = MorphemeMerger()
# csv
mm.set_rule_from_csv('rules/1_noun.csv')
# tsv
# mm.set_rule_from_csv('rules/1_noun.tsv', sep='\t')
# # excel
# mm.set_rule_from_excel('rules/rules.xlsx', sheet_name='1_noun')

words, _ = mm.get_rule_pattern('今日はいい天気')
print(words)

$ python sample.py
  ['今日', '天気']

Rule

You can define　rules in a csv, tsv or excel format.
A rule file requires following 9 columns.
Define one of part-of-speeches each row.

ルールはcsv, tsv, excelファイルの形式で定義することができます。
ルールには以下の9種のカラムが必要になります。また、1行には1形態素の品詞の情報を定義します。

• id
  • A rule starts with non-empty id column.
    idが空でなければ、ルールのスタートを示す
  • id has to be unique.
    idはユニークである必要がある
  • Rules are applied in ascendings order of id (ids are compared as UTF-8 strings, not as byte arrays).
    ex: id:000_XXX has priority over id:999_ZZZ
    idは文字列としてsortされて小さい順にそのルールの優先度が定義される
    例: id:000_XXXのルールはid:999_ZZZのルールよりも優先度が高い
• min
  • Minimum repeat number. 0 means that morpheme is optional.
    形態素の最小繰り返し回数。0に設定するとそのパーツはあってもなくても良い
  • default=1
• max
  • Maximum repeat number
    形態素の最大繰り返し回数
  • default=1
• pos0, pos1, pos2, pos3, pos4, pos5
  • Part of speeches of morphemes parsed by mecab.
    mecabでparseされた形態素の品詞や活用の名前
    • pos0: 表層 (ex: 名詞)
    • pos1: 品詞1 (ex: 副詞可能)
    • pos2: 品詞2
    • pos3: 品詞3
    • pos4: 活用1
    • pos5: 活用2
  • To represent OR condition, concatenate part-of-speeches with | as a separator.
    |で品詞を接続することでOR条件の定義が可能である

You can add arbitrary columns to your rule file. other columns are just ignored. An example is available at rule/3_independent_phrase.csv, which has a row example that describes an example sentence for the rule.

上記以外にも任意の列の追加が可能です。
rule/3_independent_phrase.csvではexampleという列を追加し、ルールにあてはまるサンプルを記述しています。

Simple rule (csv)

A rule to extract compound noun. このようなルールを定義することで、複合名詞を抽出できます

id	min	max	pos0	pos1	pos2	pos3	pos4	pos5
1	0	2	接頭詞
	1	4	名詞	一般|サ変接続|数
	0	2	名詞	接尾

Caution Don't insert empty row between rules.

注意 ルール同士の間に空行をはさまないようにすること

Rule samples

rule/1_noun.csv

Extract nouns.
名詞の抽出

• 約5000人が国立競技場に駆けつけた -> 5000 人 国立 競技 場
• 場所がわかりにくいのでたどり着けなかった -> 場所

rule/2_nouns.csv

Extract compound nouns.
複合名詞の抽出

• 約5000人が国立競技場に駆けつけた -> 約5000人 国立競技場
• 場所がわかりにくいのでたどり着けなかった -> 場所

rule/3_independent_phrase.csv

Extract a little complex phrase.
形容詞や否定の「ない」を含んだ少し複雑なルールのフェーズの抽出

• 新人研修のレベルは高い -> 新人研修 レベルは高い
• あのサイトはホテルの比較がしやすくないので好きではない -> サイト ホテル 比較がしやすくない 好きではない