Clone方法

非常に大きなファイル(50MB以上)を含むため、データセットはGit LFSを使用しております。

git lfs clone [email protected]:ogadra/adverb.git

でクローンするか、以下の手順に従ってデータセットを直接BCCWJからダウンロードしてください。

データセットの準備

BCCWJ、現代日本語書き言葉均衡コーパスを用いる。

検索条件

短単位検索

キー == {"語彙素読み" : $任意の副詞$, "品詞" : {"大分類" : "副詞"}}

検索対象

お好みで。

検索動作

文脈中の区切り記号 == "なし" 文脈中の文区切り記号 == ";" 前後文脈の語数 == (可能な限り長く)

ダウンロードオプション

文字コード == "UTF-8"

このレポジトリにあるデータセットの検索条件式

キー: (語彙素読み="ケッシテ" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="マッタク" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="ゼンゼン" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="オソラク" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="タブン" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="キット" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="ナゼ" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="モシ" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="タトエ" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="ゼヒ" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF";
キー: (語彙素読み="マサカ" AND 品詞 LIKE "副詞%")
  WITH OPTIONS tglKugiri="" AND tglBunKugiri=";" AND limitToSelfSentence="1" AND tglFixVariable="2" AND tglWords="500" AND unit="1" AND encoding="UTF-8" AND endOfLine="CRLF"

実行環境

adverb.py -> { 'Python': '3.8以上(32bit)', '必要追加パッケージ': ['mecab', 'cabocha-python'] }

makeGraph.py -> { 'Python': '3系', '必要追加パッケージ': ['matplotlib', 'pandas'] }

regression.py { 'Python': '3系', '必要追加パッケージ': ['matplotlib', 'pandas', 'scikit-learn'] }

実行方法

1. adverb.pyでデータセットから年別データ(result.csv)を作成
2. makeRate.pyでresult.csvから5年毎の対応率(result-rate.csv)を作成
3. makeGraph.pyでresult-rate.csvからグラフ画像(imgs/graph.png)を作成
4. regressionGraph.pyで「ゼンゼン」の対応率と回帰直線を含むグラフ(imgs/regression.png)を作成
5. regressionScore.pyで「ゼンゼン」の対応率と回帰直線の係数、切片、決定係数を計算

対応率のグラフ画像

その他ファイルの解説

• adverbList.json -> 分析する呼応の副詞のデータを入力する。自分でデータセットを用意する場合は要編集。adverb.pyで使用。
• exception.csv -> 呼応の関係が見られなかった文章のデータ。adverb.pyより作成。
• regressionScores.py -> 全ての副詞に対する対応率と回帰直線の係数、切片、決定係数を計算。コンソールに出力。

分析環境

レポジトリ作成者は以下の分析環境で分析した。

係り受け解析		統計
Anaconda Python	3.9.1(32bit)	Anaconda Python	3.9.1(64bit)
cabocha-python	0.69.1	matplotlib	3.3.2
mecab	0.996.2	pandas	1.2.1
		scikit-learn	0.23.2