stanzaで言語分析 7

stanzaを使ってみる 7

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以前の投稿でstanzaを使ってみたことをまとめた．

今回はその続きで日本語のLemmatizationをstanzaで行ってみたい．

コードは下記．

import stanza

# モデルのダウンロード（初回のみ）
stanza.download('ja')

# 日本語NLPパイプラインの初期化
nlp = stanza.Pipeline(lang='ja')

# 日本語テキスト
text = """
彼は朝早く起きて、静かな音楽を聞きながらコーヒーを淹れた。
その後、本を数冊読み終えたあと、公園まで散歩に出かけた。
途中で昔の友人と偶然出会い、懐かしい話に花を咲かせた。
夕方にはスーパーに立ち寄って、夕食の材料を買って帰った。
"""

# テキスト解析
doc = nlp(text)

# 結果の出力（原形と品詞）
for sentence in doc.sentences:
    print("-- 文 --")
    for word in sentence.words:
        print(f"{word.text} → 原形: {word.lemma} / 品詞: {word.upos}")

— 文 —

彼 → 原形: 彼 / 品詞: PRON

は → 原形: は / 品詞: ADP

朝 → 原形: 朝 / 品詞: ADV

早く → 原形: 早い / 品詞: ADJ

起き → 原形: 起きる / 品詞: VERB

て → 原形: て / 品詞: SCONJ

、 → 原形: 、 / 品詞: PUNCT

静か → 原形: 静か / 品詞: ADJ

な → 原形: だ / 品詞: AUX

音楽 → 原形: 音楽 / 品詞: NOUN

を → 原形: を / 品詞: ADP

聞き → 原形: 聞く / 品詞: VERB

ながら → 原形: ながら / 品詞: SCONJ

コーヒー → 原形: コーヒー / 品詞: NOUN

を → 原形: を / 品詞: ADP

淹れ → 原形: 切る / 品詞: VERB

た → 原形: た / 品詞: AUX

。 → 原形: 。 / 品詞: PUNCT

…

て → 原形: て / 品詞: SCONJ

帰っ → 原形: 返る / 品詞: VERB

た → 原形: た / 品詞: AUX

。 → 原形: 。 / 品詞: PUNCT