## こんな記事も書いてます
[【忙しい人向けシリーズ】ニュースを30秒で呼ぶために構文解析で要約してみた](https://qiita.com/nomunomu0504/items/1ec12007cb6c8ac7415e)

## TL;DR
パソコンだって人間と一緒に早押しクイズに参加できる...（はず）
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/110131/bd5e44aa-f444-959a-fb06-658d66fd3819.png)



## 概要
NTTコミュニケーションズが提供している [自然言語処理・音声処理APIプラットフォームCOTOHA API](https://api.ce-cotoha.com/) を使って**クイズをパソコンに解かせてみた！**という内容です。

「パソコンにクイズ？」

「そんなの普通に検索すればできるやんけ」

「何をいまさら。~~あほなん？？~~」

そう思った方も少なからずいるでしょう。しかし、実際に私たちが検索をする際には、**不要な助詞などを省いて検索**している場合がほとんどです。

例えば、このような問題が与えられたとします。
**「"エッセイも人気だったが、ガンで５３歳で亡くなったちびまるこちゃんの作者といえばだれ？"」**

ネットで検索するときには、このように検索したりしませんか？
「ちびまる子ちゃん 作者」
「エッセイスト ガン 53歳」

人間にとっては**どの単語が重要**で**どの単語が不要**なのかが、なんとなくで分かりますが、パソコンにはそんなこと分かったもんじゃありません。

それを今回は**自然言語処理**を使って、パソコンにも人間と同じような問題文を与えて回答できるのかどうかを試してみたいと思います！

## PCに問題を解かせるまで

今回作成するコードを先に掲載しておきます。折り畳み式になっているので、展開してご覧ください。

<details><summary>サンプルコード</summary><div>

```python

import requests
import json
import sys
from urllib import parse
from bs4 import BeautifulSoup

class Google:
	def __init__(self):
		self.GOOGLE_SEARCH_URL = 'https://www.google.co.jp/search'
		self.session = requests.session()
		self.session.headers.update({
			'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'
		})

	def Search(self, keyword, type = 'text', maximum = 3):
		'''Google検索'''
		# print('Google', type.capitalize(), 'Search :', keyword)
		result, total = [], 0
		query = self.query_gen(keyword, type)
		while True:
			# 検索
			html = self.session.get(next(query)).text
			links = self.get_links(html, type)

			# 検索結果の追加
			if not len(links):
				print('-> No more links')
				break
			elif len(links) > maximum - total:
				result += links[:maximum - total]
				break
			else:
				result += links
				total += len(links)
		return result

	def query_gen(self, keyword, type):
		'''検索クエリジェネレータ'''
		page = 0
		while True:
			if type == 'text':
				params = parse.urlencode({
					'q': keyword,
					'num': '100',
					'filter': '0',
					'start': str(page * 100)
				})
			elif type == 'image':
				params = parse.urlencode({
					'q': keyword,
					'tbm': 'isch',
					'filter': '0',
					'ijn': str(page)
				})

			yield self.GOOGLE_SEARCH_URL + '?' + params
			page += 1

	def get_links(self, html, type):
		'''リンク取得'''
		soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
		if type == 'text':
			elements = soup.select('.rc > .r > a')
			links = [e['href'] for e in elements]
		elif type == 'image':
			elements = soup.select('.rg_meta.notranslate')
			jsons = [json.loads(e.get_text()) for e in elements]
			links = [js['ou'] for js in jsons]
		return links

class WebSite:
	def __init__(self, url):
		self.session = requests.session()
		self.session.headers.update({
			'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'
		})
		html = self.session.get(url).text
		self.soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')

	def get_title(self):
		return self.soup.find('title').text

	def get_titles(self, urls):
		for url in urls:
			html = self.session.get(url).text
			self.soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
			print(self.soup.find('title').text)

class Cotoha:
	BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/nlp/"
	CLIENT_ID = "YOUR_CLIENT_ID"
	CLIENT_SECRET = "YOUR_CLIENT_SECRET"
	ACCESS_TOKEN = ""

	def auth(self):
		token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens"
		headers = {
			"Content-Type": "application/json",
			"charset": "UTF-8"
		}

		data = {
			"grantType": "client_credentials",
			"clientId": self.CLIENT_ID,
			"clientSecret": self.CLIENT_SECRET
		}
		r = requests.post(
				token_url,
				headers = headers,
				data = json.dumps(data)
			)
		self.ACCESS_TOKEN = r.json()["access_token"]
		return

	def parser(self, sentence):
		headers = {
			"Content-Type": "application/json",
			"charset": "UTF-8",
			"Authorization": "Bearer {}".format(self.ACCESS_TOKEN)
		}
		data = {
			"sentence": sentence,
			"type": "default"
		}
		r = requests.post(
			self.BASE_URL + "v1/parse",
			headers = headers,
			data = json.dumps(data)
		)
		return r.json()

if __name__ == '__main__':
	google = Google()
	cotoha = Cotoha()
	cotoha.auth()
	result_sentence = ""

	questions = [
		"２００９年８月２１日に最初の公判がおこなわれた、特定の刑事裁判において、国民から選ばれた人と裁判官とともに審理に参加する日本の司法制度を何制度と言う？",
		"エッセイも人気だったが、ガンで５３歳で亡くなったちびまるこちゃんの作者といえばだれ？",
		"直訳すると「ペラペラ円盤」。パソコンでデータを保存する時に使うものといえば何?",
		"硬式テニスで０点のことを２文字で何と言うでしょう？"
	]

	for question in questions:
		print("Q: {}".format(question))
		parse_result = cotoha.parser(question)
		
		for chunks in parse_result["result"]:
			for token in chunks["tokens"]:
				if token["pos"] in ["形容詞語幹", "名詞", "句点", "連体", "助数詞", "Number"]:
					print("{}  ---  {}".format(token["lemma"], token["pos"]))
					result_sentence += token["lemma"] + " "

		search_result = google.Search(result_sentence, type='text')

		website = WebSite(search_result[0])

		print("A:")
		website.get_titles(search_result)
```
</div></details>

### 準備
今回はこのような環境で行いました。

- Python3
- COTOHA API
- Windows10
- Sublime Text3

COTOHA APIを利用するためには[COTOHA API 無償アカウント for Developers](https://api.ce-cotoha.com/contents/developers/index.html) に登録する必要があります。

登録が完了すると、マイページに「CLIENT ID」「CLIENT SECRET」が記載されているので、ソース内に記載してください。

今回はソースコードの主要部分だけの解説になります。詳しい説明が必要な場合は、コメント等でお知らせください。

### 構文解析部分
```python
def parser(self, sentence):
    headers = {
	"Content-Type": "application/json",
	"charset": "UTF-8",
	"Authorization": "Bearer {}".format(self.ACCESS_TOKEN)
    }
    
    data = {
	"sentence": sentence,
	"type": "default"
    }

    r = requests.post(
        self.BASE_URL + "v1/parse",
	headers = headers,
	data = json.dumps(data)
    )
    
    return r.json()

:
:（省略）
:

if __name__ == '__main__':
    parse_result = cotoha.parser("私は猫になりたい。")
    print(parse_result)
```

`headers`, `data` の中身については、COTOHA API の公式リファレンスに詳細が書いてあるので、参照してください。

[APIリファレンス | COTOHA API](https://api.ce-cotoha.com/contents/reference/apireference.html)

```python
data = {
    "sentence": sentence,
    "type": "default"
}
```

今回与えるクイズの文は、一般的な文であり、体裁が著しく崩れていないので`type`は`default`としてあります（省略時は自動で`default`が指定されます）。この他に`kuzure`という`type`が存在しますが、SNSなどで使われる崩れた文を解析する際に指定します。

### 単語抽出

```python
result_sentence = ""
for chunks in parse_result["result"]:
    for token in chunks["tokens"]:
        if token["pos"] in ["形容詞語幹", "名詞", "句点", "連体", "助数詞", "Number"]:
            print("{}  ---  {}".format(token["lemma"], token["pos"]))
                result_sentence += token["lemma"] + " "
```

今回は構文解析後の結果から、助詞などを省いて`「"形容詞語幹", "名詞", "句点", "連体", "助数詞", "Number"」`だけを抽出するようにしました。Googleで検索を行う際に、助詞などが変に含まれていると正常に検索できないので、省きました。

### Google検索
Google検索に関するClassは少し長いので、展開して見てください。

<details><summary>Google Class コード</summary><div>

```python
class Google:
	def __init__(self):
		self.GOOGLE_SEARCH_URL = 'https://www.google.co.jp/search'
		self.session = requests.session()
		self.session.headers.update({
			'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'
		})

	def Search(self, keyword, type = 'text', maximum = 3):
		'''Google検索'''
		# print('Google', type.capitalize(), 'Search :', keyword)
		result, total = [], 0
		query = self.query_gen(keyword, type)
		while True:
			# 検索
			html = self.session.get(next(query)).text
			links = self.get_links(html, type)

			# 検索結果の追加
			if not len(links):
				print('-> No more links')
				break
			elif len(links) > maximum - total:
				result += links[:maximum - total]
				break
			else:
				result += links
				total += len(links)
		return result

	def query_gen(self, keyword, type):
		'''検索クエリジェネレータ'''
		page = 0
		while True:
			if type == 'text':
				params = parse.urlencode({
					'q': keyword,
					'num': '100',
					'filter': '0',
					'start': str(page * 100)
				})
			elif type == 'image':
				params = parse.urlencode({
					'q': keyword,
					'tbm': 'isch',
					'filter': '0',
					'ijn': str(page)
				})

			yield self.GOOGLE_SEARCH_URL + '?' + params
			page += 1

	def get_links(self, html, type):
		'''リンク取得'''
		soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
		if type == 'text':
			elements = soup.select('.rc > .r > a')
			links = [e['href'] for e in elements]
		elif type == 'image':
			elements = soup.select('.rg_meta.notranslate')
			jsons = [json.loads(e.get_text()) for e in elements]
			links = [js['ou'] for js in jsons]
		return links
```
</div></details>

```python
google = Google()
search_result = google.Search(result_sentence, type='text')
```
使い方としては、Googleのクラスをインスタンス化します。検索には`Searchメソッド`を使います。第１引数は検索したい文字列, 第２引数の`type`には`text`, `image`を選択することができます。今回の場合は普通に検索するので`text`を指定します。

### サイトタイトルを取得
```python
class WebSite:
    def __init__(self):
        self.session = requests.session()
        self.session.headers.update({
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_32; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'
        })
		
	def get_title(self, url):
		html = self.session.get(url).text
		soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
		return soup.find('title').text

	def get_titles(self, urls):
		for url in urls:
			html = self.session.get(url).text
			soup = BeautifulSoup(html, 'html5lib')
			print(soup.find('title').text)

:
:
:

website = WebSite()
website.get_titles(search_result)
```

Google検索によって得られたURLから、サイトのタイトルを取得していきます。サイトのタイトル取得には`BeautifulSoup`を使います。サイトに`titleタグ`が存在するはずなので、titleタグを取得してそれを表示します。
`get_title`は与えられたURLから、`get_titles`はURLの配列を引数としていて、すべてのURLのタイトルを取得します。

## 問題を解かせる
今回の正誤判定基準は以下のようにしました。

- 問題に対して検索結果を上位３つ表示
- 上位３つ分のサイトのタイトルを表示
- そのどれかに問題の答えが記載されていれば正解とする

今回解かせた問題と結果はこちら

- ２００９年８月２１日に最初の公判がおこなわれた、特定の刑事裁判において、国民から選ばれた人と裁判官とともに審理に参加する日本の司法制度を何制度と言う？**（答：裁判員制度）**
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/110131/8a0788ce-81de-4eab-19f5-54e28b90deca.png)


- 日本列島を囲む４つの海は東シナ海、オホーツク海、太平洋とあと１つは何？**（答：日本海）**
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/110131/0412ebd9-a074-bb06-a1c2-7de2fc2ad447.png)

- 幕末の志士「新撰組」の旗に記された漢字１文字は何？**（答：誠）**
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/110131/2b710c8e-cdba-d9dc-3acb-a6e5e6e77be3.png)

- 日が照っているのに雨が降る天気のことを何の嫁入りと言うでしょう？**（答：狐の嫁入り）**
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/110131/2309b8e6-35b9-1ba1-b4cc-bdffc6089bce.png)

## まとめ
実際に問題を解かせてみた結果、割といい感じに回答が出ていました。が、文字化けとかに関しては考慮してないので、そこらへんも考慮する必要がありますが、結果的にはいい感じになったのではないでしょうか！！
[cv:issue_marketplace_engineer]

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