Gibasa is a plain ‘Rcpp’ wrapper of ‘MeCab’, a morphological analyzer for CJK text.
Part-of-speech tagging with morphological analyzers is useful for
processing CJK text data. This is because most words in CJK text are not
separated by whitespaces and tokenizers::tokenize_words may
split them into wrong tokens.
The main goal of gibasa package is to provide an alternative to
tidytext::unnest_tokens for CJK text data. For this goal,
gibasa provides three main functions: gibasa::tokenize,
gibasa::prettify, and gibasa::pack.
gibasa::tokenize takes a TIF-compliant data.frame of
corpus, returning tokens as format that known as ‘tidy text data’, so
that users can replace tidytext::unnest_tokens with it for
tokenizing CJK text.gibasa::prettify turns tagged features into
columns.gibasa::pack takes a ‘tidy text data’, typically
returning space-separated corpus.You can install binary package via CRAN or r-universe.
## Install gibasa from r-universe repository
install.packages("gibasa", repos = c("https://paithiov909.r-universe.dev", "https://cloud.r-project.org"))
## Or build from source package
Sys.setenv(MECAB_DEFAULT_RC = "/fullpath/to/your/mecabrc") # if necessary
remotes::install_github("paithiov909/gibasa")To use gibasa package requires the MeCab library and its dictionary installed and available.
In case using Linux or macOS, you can install them with their package managers, or build and install from the source by yourself.
In case using Windows, use installer built for 32bit or built for 64bit. Note that gibasa requires a UTF-8 dictionary, not a Shift-JIS one.
As of v0.9.4, gibasa looks at the file specified by the environment
variable MECABRC or the file located at
~/.mecabrc. If the MeCab dictionary is in a different
location than the default, create a mecabrc file and specify where the
dictionary is located.
For example, to install and use the ipadic from PyPI, run:
$ python3 -m pip install ipadic
$ python3 -c "import ipadic; print('dicdir=' + ipadic.DICDIR);" > ~/.mecabrcres <- gibasa::tokenize(
data.frame(
doc_id = seq_along(gibasa::ginga[5:8]),
text = gibasa::ginga[5:8]
),
text,
doc_id
)
res
#> # A tibble: 187 × 5
#> doc_id sentence_id token_id token feature
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 記号,空白,*,*,*,*, , ,
#> 2 1 1 2 カムパネルラ 名詞,一般,*,*,*,*,*
#> 3 1 1 3 が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ
#> 4 1 1 4 手 名詞,一般,*,*,*,*,手,テ,テ
#> 5 1 1 5 を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
#> 6 1 1 6 あげ 動詞,自立,*,*,一段,連用形,あげる,ア…
#> 7 1 1 7 まし 助動詞,*,*,*,特殊・マス,連用形,ます…
#> 8 1 1 8 た 助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,…
#> 9 1 1 9 。 記号,句点,*,*,*,*,。,。,。
#> 10 1 1 10 それ 名詞,代名詞,一般,*,*,*,それ,ソレ,ソ…
#> # ℹ 177 more rowsgibasa::prettify(res)
#> # A tibble: 187 × 13
#> doc_id sentence_id token_id token POS1 POS2 POS3 POS4 X5StageUse1
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 記号 空白 <NA> <NA> <NA>
#> 2 1 1 2 カムパネルラ 名詞 一般 <NA> <NA> <NA>
#> 3 1 1 3 が 助詞 格助… 一般 <NA> <NA>
#> 4 1 1 4 手 名詞 一般 <NA> <NA> <NA>
#> 5 1 1 5 を 助詞 格助… 一般 <NA> <NA>
#> 6 1 1 6 あげ 動詞 自立 <NA> <NA> 一段
#> 7 1 1 7 まし 助動詞 <NA> <NA> <NA> 特殊・マス
#> 8 1 1 8 た 助動詞 <NA> <NA> <NA> 特殊・タ
#> 9 1 1 9 。 記号 句点 <NA> <NA> <NA>
#> 10 1 1 10 それ 名詞 代名… 一般 <NA> <NA>
#> # ℹ 177 more rows
#> # ℹ 4 more variables: X5StageUse2 <chr>, Original <chr>, Yomi1 <chr>,
#> # Yomi2 <chr>gibasa::prettify(res, col_select = 1:3)
#> # A tibble: 187 × 7
#> doc_id sentence_id token_id token POS1 POS2 POS3
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 記号 空白 <NA>
#> 2 1 1 2 カムパネルラ 名詞 一般 <NA>
#> 3 1 1 3 が 助詞 格助詞 一般
#> 4 1 1 4 手 名詞 一般 <NA>
#> 5 1 1 5 を 助詞 格助詞 一般
#> 6 1 1 6 あげ 動詞 自立 <NA>
#> 7 1 1 7 まし 助動詞 <NA> <NA>
#> 8 1 1 8 た 助動詞 <NA> <NA>
#> 9 1 1 9 。 記号 句点 <NA>
#> 10 1 1 10 それ 名詞 代名詞 一般
#> # ℹ 177 more rowsgibasa::prettify(res, col_select = c(1, 3, 5))
#> # A tibble: 187 × 7
#> doc_id sentence_id token_id token POS1 POS3 X5StageUse1
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 記号 <NA> <NA>
#> 2 1 1 2 カムパネルラ 名詞 <NA> <NA>
#> 3 1 1 3 が 助詞 一般 <NA>
#> 4 1 1 4 手 名詞 <NA> <NA>
#> 5 1 1 5 を 助詞 一般 <NA>
#> 6 1 1 6 あげ 動詞 <NA> 一段
#> 7 1 1 7 まし 助動詞 <NA> 特殊・マス
#> 8 1 1 8 た 助動詞 <NA> 特殊・タ
#> 9 1 1 9 。 記号 <NA> <NA>
#> 10 1 1 10 それ 名詞 一般 <NA>
#> # ℹ 177 more rowsgibasa::prettify(res, col_select = c("POS1", "Original"))
#> # A tibble: 187 × 6
#> doc_id sentence_id token_id token POS1 Original
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 記号
#> 2 1 1 2 カムパネルラ 名詞 <NA>
#> 3 1 1 3 が 助詞 が
#> 4 1 1 4 手 名詞 手
#> 5 1 1 5 を 助詞 を
#> 6 1 1 6 あげ 動詞 あげる
#> 7 1 1 7 まし 助動詞 ます
#> 8 1 1 8 た 助動詞 た
#> 9 1 1 9 。 記号 。
#> 10 1 1 10 それ 名詞 それ
#> # ℹ 177 more rowsres <- gibasa::prettify(res)
gibasa::pack(res)
#> # A tibble: 4 × 2
#> doc_id text
#> <fct> <chr>
#> 1 1 カムパネルラ が 手 を あげ まし た 。 それ から 四 、 五 人 手 を …
#> 2 2 ところが 先生 は 早く も それ を 見つけ た の でし た 。
#> 3 3 「 ジョバンニ さん 。 あなた は わかっ て いる の でしょ う 」
#> 4 4 ジョバンニ は 勢い よく 立ちあがり まし た が 、 立っ て みる と も…
dplyr::mutate(
res,
token = dplyr::if_else(is.na(Original), token, Original),
token = paste(token, POS1, sep = "/")
) |>
gibasa::pack() |>
head(1L)
#> # A tibble: 1 × 2
#> doc_id text
#> <fct> <chr>
#> 1 1 /記号 カムパネルラ/名詞 が/助詞 手/名詞 を/助詞 あげる/動詞 ます/助…IPA, UniDic, CC-CEDICT-MeCab, and mecab-ko-dic schemes are supported.
## UniDic 2.1.2
gibasa::tokenize("あのイーハトーヴォのすきとおった風", sys_dic = file.path("mecab/unidic-lite")) |>
gibasa::prettify(into = gibasa::get_dict_features("unidic26"))
#> # A tibble: 6 × 30
#> doc_id sentence_id token_id token POS1 POS2 POS3 POS4 cType cForm lForm
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 あの 感動詞 フィ… <NA> <NA> <NA> <NA> アノ
#> 2 1 1 2 イーハ… 名詞 普通… 一般 <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 3 1 1 3 の 助詞 格助… <NA> <NA> <NA> <NA> ノ
#> 4 1 1 4 すきと… 動詞 一般 <NA> <NA> 五段… 連用… スキ…
#> 5 1 1 5 た 助動詞 <NA> <NA> <NA> 助動… 連体… タ
#> 6 1 1 6 風 名詞 普通… 一般 <NA> <NA> <NA> カゼ
#> # ℹ 19 more variables: lemma <chr>, orth <chr>, pron <chr>, orthBase <chr>,
#> # pronBase <chr>, goshu <chr>, iType <chr>, iForm <chr>, fType <chr>,
#> # fForm <chr>, kana <chr>, kanaBase <chr>, form <chr>, formBase <chr>,
#> # iConType <chr>, fConType <chr>, aType <chr>, aConType <chr>,
#> # aModeType <chr>
## CC-CEDICT
gibasa::tokenize("它可以进行日语和汉语的语态分析", sys_dic = file.path("mecab/cc-cedict")) |>
gibasa::prettify(into = gibasa::get_dict_features("cc-cedict"))
#> # A tibble: 9 × 12
#> doc_id sentence_id token_id token POS1 POS2 POS3 POS4 pinyin_pron
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 它 <NA> <NA> <NA> <NA> ta1
#> 2 1 1 2 可以 <NA> <NA> <NA> <NA> ke3 yi3
#> 3 1 1 3 进行 <NA> <NA> <NA> <NA> jin4 xing2
#> 4 1 1 4 日语 <NA> <NA> <NA> <NA> Ri4 yu3
#> 5 1 1 5 和 <NA> <NA> <NA> <NA> he2
#> 6 1 1 6 汉语 <NA> <NA> <NA> <NA> Han4 yu3
#> 7 1 1 7 的 <NA> <NA> <NA> <NA> di4
#> 8 1 1 8 语态 <NA> <NA> <NA> <NA> yu3 tai4
#> 9 1 1 9 分析 <NA> <NA> <NA> <NA> fen1 xi1
#> # ℹ 3 more variables: traditional_char_form <chr>, simplified_char_form <chr>,
#> # definition <chr>
## mecab-ko-dic
gibasa::tokenize("하네다공항한정토트백", sys_dic = file.path("mecab/mecab-ko-dic")) |>
gibasa::prettify(into = gibasa::get_dict_features("ko-dic"))
#> # A tibble: 4 × 12
#> doc_id sentence_id token_id token POS meaning presence reading type
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 하네다 NNP 인명 F 하네다 <NA>
#> 2 1 1 2 공항 NNG 장소 T 공항 <NA>
#> 3 1 1 3 한정 NNG <NA> T 한정 <NA>
#> 4 1 1 4 토트백 NNG <NA> T 토트백 Compound
#> # ℹ 3 more variables: first_pos <chr>, last_pos <chr>, expression <chr>## build a new ipadic in temporary directory
build_sys_dic(
dic_dir = file.path("mecab/ipadic-eucjp"), # replace here with path to your source dictionary
out_dir = tempdir(),
encoding = "euc-jp" # encoding of source csv files
)
#> reading mecab/ipadic-eucjp/unk.def ... 40
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Adverb.csv ... 3032
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Conjunction.csv ... 171
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Suffix.csv ... 1393
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.adverbal.csv ... 795
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.others.csv ... 151
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.org.csv ... 16668
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Verb.csv ... 130750
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.place.csv ... 72999
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.csv ... 60477
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Adnominal.csv ... 135
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.number.csv ... 42
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.verbal.csv ... 12146
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Filler.csv ... 19
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Others.csv ... 2
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.adjv.csv ... 3328
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Interjection.csv ... 252
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Postp-col.csv ... 91
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.nai.csv ... 42
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Prefix.csv ... 221
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.name.csv ... 34202
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Symbol.csv ... 208
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Adj.csv ... 27210
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.demonst.csv ... 120
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Noun.proper.csv ... 27327
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Postp.csv ... 146
#> reading mecab/ipadic-eucjp/Auxil.csv ... 199
#> reading mecab/ipadic-eucjp/matrix.def ... 1316x1316
#>
#> done!
## copy the 'dicrc' file
file.copy(file.path("mecab/ipadic-eucjp/dicrc"), tempdir())
#> [1] TRUE
dictionary_info(sys_dic = tempdir())
#> file_path charset lsize rsize size type version
#> 1 /tmp/Rtmpdv4Hz8/sys.dic utf8 1316 1316 392126 0 102## write a csv file and compile it into a user dictionary
writeLines(
c(
"月ノ,1290,1290,4579,名詞,固有名詞,人名,姓,*,*,月ノ,ツキノ,ツキノ",
"美兎,1291,1291,8561,名詞,固有名詞,人名,名,*,*,美兎,ミト,ミト"
),
con = (csv_file <- tempfile(fileext = ".csv"))
)
build_user_dic(
dic_dir = file.path("mecab/ipadic-eucjp"),
file = (user_dic <- tempfile(fileext = ".dic")),
csv_file = csv_file,
encoding = "utf8"
)
#> reading /tmp/Rtmpdv4Hz8/file7e382367d347.csv ... 2
#>
#> done!
tokenize("月ノ美兎は箱の中", sys_dic = tempdir(), user_dic = user_dic)
#> # A tibble: 6 × 5
#> doc_id sentence_id token_id token feature
#> <fct> <int> <int> <chr> <chr>
#> 1 1 1 1 月ノ 名詞,固有名詞,人名,姓,*,*,月ノ,ツキノ,ツキノ
#> 2 1 1 2 美兎 名詞,固有名詞,人名,名,*,*,美兎,ミト,ミト
#> 3 1 1 3 は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
#> 4 1 1 4 箱 名詞,一般,*,*,*,*,箱,ハコ,ハコ
#> 5 1 1 5 の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
#> 6 1 1 6 中 名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,中,ナカ,ナカGPL (>=3).