spaCy-SynCha
SynCha-CaboCha-MeCab wrapper for spaCy
Basic Usage
>>> import spacy_syncha
>>> nlp=spacy_syncha.load()
>>> doc=nlp("太郎は花子が読んでいる本を次郎に渡した")
>>> for t in doc:
... print(t.i,t.orth_,t.lemma_,t.pos_,t.tag_,t.head.i,t.dep_,t.norm_,t.ent_iob_,t.ent_type_)
...
0 太郎 太郎 PROPN 名詞-固有名詞-人名-名 12 nsubj タロウ B PERSON
1 は は ADP 助詞-係助詞 0 case ハ O
2 花子 花子 PROPN 名詞-固有名詞-人名-名 4 nsubj ハナコ B PERSON
3 が が ADP 助詞-格助詞-一般 2 case ガ O
4 読ん 読む VERB 動詞-自立 7 acl ヨン O
5 で で CCONJ 助詞-接続助詞 4 mark デ O
6 いる いる AUX 動詞-非自立 4 aux イル O
7 本 本 NOUN 名詞-一般 12 obj ホン O
8 を を ADP 助詞-格助詞-一般 7 case ヲ O
9 次 次 NOUN 名詞-一般 10 compound ツギ O
10 郎 郎 NOUN 名詞-一般 12 iobj ロウ O
11 に に ADP 助詞-格助詞-一般 10 case ニ O
12 渡し 渡す VERB 動詞-自立 12 ROOT ワタシ O
13 た た AUX 助動詞 12 aux タ O
>>> import deplacy
>>> deplacy.render(doc,Japanese=True)
太郎 PROPN ═╗<══════════╗ nsubj(主語)
は ADP <╝ ║ case(格表示)
花子 PROPN ═╗<╗ ║ nsubj(主語)
が ADP <╝ ║ ║ case(格表示)
読ん VERB ═══╝═╗═╗<╗ ║ acl(連体修飾節)
で CCONJ <════╝ ║ ║ ║ mark(標識)
いる AUX <══════╝ ║ ║ aux(動詞補助成分)
本 NOUN ═╗═══════╝<╗ ║ obj(目的語)
を ADP <╝ ║ ║ case(格表示)
次 NOUN <╗ ║ ║ compound(複合)
郎 NOUN ═╝═╗<╗ ║ ║ iobj(間接目的語)
に ADP <══╝ ║ ║ ║ case(格表示)
渡し VERB ═╗═══╝═════╝═╝ ROOT(親)
た AUX <╝ aux(動詞補助成分)
>>> from deplacy.deprelja import deprelja
>>> for b in spacy_syncha.bunsetu_spans(doc):
... for t in b.lefts:
... print(spacy_syncha.bunsetu_span(t),"->",b,"("+deprelja[t.dep_]+")")
...
花子が -> 読んでいる (主語)
読んでいる -> 本を (連体修飾節)
太郎は -> 渡した (主語)
本を -> 渡した (目的語)
次郎に -> 渡した (間接目的語)
spacy_syncha.load(UniDic) loads spaCy Language pipeline for SynCha-CaboCha-MeCab. Available UniDic options are:
UniDic="gendai": Use 現代書き言葉UniDic.UniDic="spoken": Use 現代話し言葉UniDic.UniDic="novel": Use 近現代口語小説UniDic.UniDic="qkana": Use 旧仮名口語UniDic.UniDic="kindai": Use 近代文語UniDic.UniDic="kinsei": Use 近世江戸口語UniDic.UniDic="kyogen": Use 中世口語UniDic.UniDic="wakan": Use 中世文語UniDic.UniDic="wabun": Use 中古和文UniDic.UniDic="manyo": Use 上代語UniDic.UniDic=None: Use IPADic (default).
You can simply use syncha2ud on the command line to get Universal Dependencies:
echo 太郎は花子が読んでいる本を次郎に渡した | syncha2ud
Installation for Linux (Debian)
First, install MeCab and necessary packages:
sudo apt update
sudo apt install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 python3-pip python3-dev g++ make curl lp-solve
pip3 install gdown --user
cd /tmp
curl -L 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7QVR6VXJ5dWExSTQ' | tar xzf -
cd CRF++-0.58
./configure --prefix=/usr --libdir=`mecab-config --libs-only-L`
make && sudo make install
Second, install CaboCha:
cd /tmp
gdown 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7SDd1Q1dUQkZQaUU'
tar xjf cabocha-0.69.tar.bz2
cd cabocha-0.69
./configure --prefix=/usr --libdir=`mecab-config --libs-only-L` --with-charset=UTF8
make && sudo make install
Third, install SynCha:
cd /tmp
curl -L https://raw.githubusercontent.com/KoichiYasuoka/spaCy-SynCha/master/backup/syncha-0.3.1.1.tgz | tar xzf -
sudo mkdir -p /usr/local/bin
sudo mv syncha-0.3.1.1 /usr/local/syncha
( echo '#! /bin/sh' ; echo 'exec /usr/local/syncha/syncha "$@"' ) > syncha
sudo install syncha /usr/local/bin
And last, install spaCy-SynCha:
pip3 install spacy_syncha --user
Installation for Linux (Ubuntu)
Same as Debian.
Installation for Linux (Kali)
Same as Debian.
Installation for Linux (CentOS)
First, install MeCab and necessary packages:
sudo yum update
sudo yum install python3-pip python3-devel gcc-c++ make curl bzip2 lpsolve epel-release
pip3 install gdown --user
sudo rpm -ivh https://packages.groonga.org/centos/latest/groonga-release-latest.noarch.rpm
sudo yum install mecab mecab-devel mecab-ipadic
cd /tmp
curl -L 'https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV1wh7QVR6VXJ5dWExSTQ' | tar xzf -
cd CRF++-0.58
./configure --prefix=/usr --libdir=`mecab-config --libs-only-L`
make && sudo make install
Second, third, and last are same as Debian.
Installation for Cygwin
Make sure to get python37-devel python37-pip python37-cython python37-numpy git gcc-g++ perl, and then:
pip3.7 install git+https://github.com/KoichiYasuoka/syncha-cygwin
pip3.7 install spacy_syncha
Installation for Google Colaboratory
Try notebook.
Benchmarks
Results of 舞姬/雪國/荒野より-Benchmarks
| 舞姬 | LAS | MLAS | BLEX |
|---|---|---|---|
| UniDic="kindai" | 84.91 | 70.37 | 74.07 |
| UniDic="qkana" | 81.13 | 66.67 | 70.37 |
| UniDic="kinsei" | 72.22 | 57.14 | 57.14 |
| 雪國 | LAS | MLAS | BLEX |
|---|---|---|---|
| UniDic="qkana" | 87.50 | 81.63 | 77.55 |
| UniDic="kinsei" | 85.71 | 83.33 | 75.00 |
| UniDic="kindai" | 83.19 | 77.55 | 73.47 |
| 荒野より | LAS | MLAS | BLEX |
|---|---|---|---|
| UniDic="kindai" | 67.02 | 32.43 | 43.24 |
| UniDic="qkana" | 63.87 | 32.88 | 43.84 |
| UniDic="kinsei" | 63.54 | 29.73 | 40.54 |
Reference
- 安岡孝一: 形態素解析部の付け替えによる近代日本語(旧字旧仮名)の係り受け解析, 情報処理学会研究報告, Vol.2020-CH-124「人文科学とコンピュータ」, No.3 (2020年9月5日), pp.1-8.
1 maintainer
Release files for spacy-syncha 0.9.3
For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.
Built distribution (wheel)
| File | Interpreter | ABI | Platform | Reset |
|---|---|---|---|---|
| spacy_syncha-0.9.3-py3-none-any.whl | Python 3 | none | any | Details |
Release files / spacy_syncha-0.9.3-py3-none-any.whl
| Download URL | spacy_syncha-0.9.3-py3-none-any.whl |
|---|---|
| Size | 14.9 kB |
| Tags | Python 3 |
|
SHA-256 checksum How to use checksums |
30e73c780c55d9fc2ec83101232e9361dadfc08ff86f902832bfa80c0db2fc78
|
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BLAKE2b-256 checksum How to use checksums |
e62ed3ff7ec478d780b2f33c6fbe16c1a061f07d7ca13c20ea67f9ea982eac29
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