PowerShell Scripting Weblog

JapanesePhoneticAnalyzerを使ってPowerShellで形態素解析（後編）

前編（前々回）、中編（前回）の続きです。

分かち書きとは

中編で作ったGet-JpYomi関数は、JapanesePhoneticAnalyzerクラスの読み仮名取得機能にフォーカスを当てたラッパー関数でした。

今回は、JapanesePhoneticAnalyzerクラスの最大の使用目的と思われる、「分かち書き」を目的とした関数を作成します。分かち書きとは、文章を文節単位で分割することと考えて頂いて良いかと思います。

前々回作ったGet-JpWordは単語単位の分割を行うものでしたが、読みやすさや発音のしやすさを目的として文章を分割表記する場合は、単語単位では細かすぎると言えます。

よって単語単位ではなく、文を意味のあるまとまりとして区切ることのできる最小の単位である、文節単位で分割する方法を考えてみます。

Split-JpText関数

前編で作ったGet-JpWord関数をラップし、分かち書きに特化した関数Split-JpTextを作成しました。まずは以下にコードを示します。

function Split-JpText
{
    param(
        [parameter(ValueFromPipeline=$true)]
        [PSObject[]]
        $InputObject,

        [ValidateSet("Text", "Yomi", "Detail")]
        [string]
        $Format = "Text",

        [ValidateSet("ByWord", "ByPhrase")]
        [string]
        $SplitMode = "ByPhrase",

        [string]
        $Separator = " ",

        [switch]
        $ToArray
    )

    begin
    {
        if($Format -eq "Detail"){$ToArray = $true}
    }

    process
    {
        foreach($o in $InputObject)
        {
            $o.ToString() | Get-JpWord | 
            foreach -Begin {
                $phrases = @()
                $phrase = $null
            } -Process {
                if($_.IsPhraseStart)
                {
                    if($phrase){$phrases += $phrase}
                    $phrase = New-Object psobject |
                        Add-Member -MemberType ScriptProperty -Name Text -Value {
                            -join $this.Words.DisplayText} -PassThru |
                        Add-Member -MemberType ScriptProperty -Name Yomi -Value {
                            -join $this.Words.YomiText} -PassThru |
                        Add-Member -MemberType NoteProperty -Name Words -Value @() -PassThru
                }
                $phrase.Words += $_
            } -End {
                if($phrase){$phrases += $phrase}

                if($SplitMode -eq "ByPhrase")
                {
                    $out = switch($Format)
                    {
                        "Text"   {$phrases.Text}
                        "Yomi"   {$phrases.Yomi}
                        "Detail" {$phrases}
                    }
                }
                else
                {
                    $out = switch($Format)
                    {
                        "Text"   {$phrases.Words.DisplayText}
                        "Yomi"   {$phrases.Words.YomiText}
                        "Detail" {$phrases.Words}
                    }
                }

                if($ToArray)
                {
                    $out
                }
                else
                {
                    $out -join $Separator
                }
            }
        }
    }
}

パラメータの説明

使用法

• 分かち書き（文節）
  例：Split-JpText "今日はいい天気ですね。"
  出力：今日は いい 天気ですね 。
• 分割文字指定
  例：Split-JpText "今日はいい天気ですね。" -Separator /
  出力：今日は/いい/天気ですね/。
• 分かち書き（単語）
  例：Split-JpText "今日はいい天気ですね。" -SplitMode ByWord
  出力：今日 は いい 天気 です ね 。
• 文節単位で読み仮名を表示
  例： Split-JpText "今日はいい天気ですね。" -Separator / -Format Yomi
  出力：きょうは/いい/てんきですね/。
• 分かち書きした文節を文字列配列として変数に格納
  例：$phrases = Split-JpText "今日はいい天気ですね。" -ToArray

解説

ちょっと長めの関数ですが、ポイントはJapanesePhoneticAnalyzerクラスのGetWordsメソッドが返すJapanesePhonemeオブジェクトのIsPhraseStartプロパティです。

IsPhraseStartプロパティは、当該単語（Phoneme）が文節（Phrase）の開始部分にあたる単語であればTrueを返します。すなわち、JapanesePhonemeコレクションを文頭から文末まで列挙していったとき、IsPhraseStartプロパティがFalseからTrueに変わる部分が文節の境界になるわけです。

Split-JpText関数では、単語を列挙していき、文頭もしくは文節の境界に遭遇すると、文節に含まれる文字列（Textプロパティ）とその読み（Yomiプロパティ）と単語の配列（Wordsプロパティ）を格納するオブジェクトを新たに作成し、$phrase変数に代入します。一方で$phrase変数に元々入っていたオブジェクトは、$phrases配列に追加します。

$phraseオブジェクトのWordsプロパティには、列挙中の単語を都度、追加していきます。

なお、$phraseオブジェクトのTextプロパティとYomiプロパティはスクリプトプロパティとして定義しておき、必要時に値を取得するようにしてあります。

まとめ

3回に渡って、JapanesePhoneticAnalyzerクラスの使用法を具体的なラッパー関数を作成して紹介しました。

個人的には、PowerShellからなら中編で挙げた、読みの取得が一番使いでがあるかな？と思いました。今回取り上げた分かち書きは、意外と応用例が思いつきませんでした。

前編のGet-JpWord関数を使って、何らかの文書群の単語リストをあらかじめインデックスとして出力しておき、単語検索コマンドを実装するのも面白そうですね。

ただ、残念ながら品詞情報が取れないので、JapanesePhoneticAnalyzerをmecabとかの形態素解析エンジンの代替にするのはちょっと厳しいかもしれないです。まあ、標準機能のみでちょっとしたものを作れるのは大きいかと思います。何か日本語の文章を解析する必要があるときには使ってみてはいかがでしょうか。