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[WWDC18][iOS 12] NLTaggerを使用して文中の単語の品詞を識別する #WWDC18
iOS 12で設定アプリと通知センターにアプリ内の通知設定画面へ遷移するためのボタンを表示できるようになりました。本記事では、アプリ内の通知設定画面への遷移をハンドリングする実装を紹介します。
2018.06.25
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はじめに
こんにちは。モバイルアプリサービス部の平屋です。
前回の記事「NLTokenizerを使用して文章から単語を取り出す」に引き続き、iOS 12で追加されたNatural Language frameworkを扱います。
本記事では、NLTaggerを使用して文中の単語の品詞を識別する実装を紹介します。
本記事は Apple からベータ版として公開されているドキュメントを情報源としています。 そのため、正式版と異なる情報になる可能性があります。ご留意の上、お読みください。
検証環境
本記事は以下の環境で検証を行っています。
- macOS Sierra 10.13.5
- Xcode Version 10.0 beta 2 (10L177m)
- iOS Deployment target: 12.0
英語の文章内の品詞を識別する
NLTaggerインスタンスの作成/テキスト設定などを行い、enumerateTags(in:unit:scheme:options:using:)メソッドを呼びます。
let text = "Use the Natural Language framework to perform tasks like language and script identification, tokenization, lemmatization, parts-of-speech tagging, and named entity recognition."
// 1. スキームlexicalClassを指定してNLTaggerインスタンスを作成する
let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.lexicalClass])
// 2. テキストを設定する
tagger.string = text
// 3. 句読点/スペースを除外するオプションを作成
let options: NLTagger.Options = [.omitPunctuation, .omitWhitespace]
// 4. enumerateTags(in:unit:scheme:options:using:)を使用してタグ付けされた単語を列挙する
tagger.enumerateTags(in: text.startIndex..<text.endIndex, unit: .word, scheme: .lexicalClass, options: options) { tag, tokenRange in
if let tag = tag {
// 5. タグ付けされた単語をprintする
print("\(text[tokenRange]): \(tag.rawValue)")
}
return true
}
上記サンプルコードを実行すると、以下の結果が得られました。
Use: Verb the: Determiner Natural: Noun Language: Noun framework: Noun to: Particle perform: Verb tasks: Noun like: Preposition language: Noun and: Conjunction script: Noun identification: Noun tokenization: Noun lemmatization: Noun parts: Noun of: Preposition speech: Noun tagging: Verb and: Conjunction named: Verb entity: Adjective recognition: Noun
以下は、英語/日本語の品詞の対応表です。
| parts of speech | 品詞 |
|---|---|
| Verb | 動詞 |
| Determiner | 限定詞 |
| Noun | 名詞 |
| Particle | 接頭辞 |
| Preposition | 前置詞 |
| Conjunction | 接続詞 |
| Adjective | 形容詞 |
日本語の文章内の品詞を識別する
英語の場合と同様に、テキストだけ変更して検証してみます。
let text = "Natural Languageフレームワークは、言語やスクリプトの識別、トークン化、字形化、品詞タグ付け、名前付きエンティティ認識などのタスクを実行します。"
let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.lexicalClass])
tagger.string = text
let options: NLTagger.Options = [.omitPunctuation, .omitWhitespace]
tagger.enumerateTags(in: text.startIndex..<text.endIndex, unit: .word, scheme: .lexicalClass, options: options) { tag, tokenRange in
if let tag = tag {
print("\(text[tokenRange]): \(tag.rawValue)")
}
return true
}
上記サンプルコードを実行すると、以下の結果が得られました。全て「その他の品詞」に分類されてしまいました。
Natural: OtherWord Language: OtherWord フレームワーク: OtherWord は: OtherWord 言語: OtherWord や: OtherWord スクリプト: OtherWord の: OtherWord 識別: OtherWord トークン: OtherWord 化: OtherWord 字形: OtherWord 化: OtherWord 品詞: OtherWord タグ: OtherWord 付け: OtherWord 名前: OtherWord 付き: OtherWord エンティティ: OtherWord 認識: OtherWord など: OtherWord の: OtherWord タスク: OtherWord を: OtherWord 実行: OtherWord し: OtherWord ます: OtherWord
さいごに
本記事では、NLTaggerを使用して文中の単語の品詞を識別する実装を紹介しました。
次の記事では、NLTaggerを使用して人物、場所、組織を識別する実装を紹介します。
