「恋するプログラム」のMac向け読み替えその5

その4に続き、Macユーザーが恋するプログラムを勉強する上で、読み替えや説明が必要だったことをメモして行く。

CHAPTER 9-1
現在は使えないGoogle Web APIの導入説明であり、コードは出てこない。

CHAPTER 9-2
この章ではサンプル（KOISURU_PROGRAM/sample/google）のうち、新規追加となるgugulu.rbおよびmorph.rbへの機能追加について説明している。gugulu.rbはGoogle Web APIを用いる部分を書き換えることになる。

なお、Google Web APIを用いる部分の書き換えは、こちらを参考にさせてもらった。

Ogaの導入
Google Web APIが使えないので、本と同等のことを実現するには、以下の手順が必要になる。
1. Ruby標準のopen-uriで検索を実行（HTML文書を取得）
2. 検索結果（HTML文書）を構文解析
3. 解析結果から、タイトルとURLを取得（Webスクレイピング）
RubyでWebスクレイピングを行うライブラリとしてはNokogiriが有名だが、Ruby2.1以上でないと導入できない。macOS標準添付のRuby2.0でも使えるのはOgaである。よってこれをインストールする。
```
sudo gem install oga
```

gugulu.rb Guguluクラス searchメソッド
Google検索を実行するメソッドである。

searchメソッド

class Gugulu

    GOOGLE = "https://www.google.co.jp"

    def search(query)

        # 検索文字列をURLエンコードして取得
        search_word = CGI.escape(query)

        # クエリ文字列に変換（ブラウザのアドレス欄の表記にする）
        query_url = "#{GOOGLE}/search?q=#{search_word}"

        # UTF-8（未定義は置き換え）で読み込む
        search_result = open(query_url).read.encode("utf-8", :undef=>:replace)

        # 次項参照
        get_resultElements(search_result)
    end

(以下省略)

gugulu.rb Guguluクラス get_resultElementsメソッド
Google検索結果（HTML）を構文解析し、タイトルとURLを取得するメソッドである。

get_resultElementsメソッド

def get_resultElements(html)

    element = []

    # OgaでHTMLをパース
    doc = Oga.parse_html(html)

    # Webスクレイピング
    # 「/」で文書のトップレベル
    # 「//」で先頭から途中までのパスを省略
    # 「h3」と「a」要素（Google検索結果のタイトルとリンク）を取得
    doc.xpath('//h3/a').each do |node|

        # 「a」要素からリンクを取得
        link = node.get('href')

        # Wikipediaは開けないので除外
        # SSL_connect returned=1 errno=0 state=SSLv3 read server key exchange B: unable to find ecdh parameters
        next if link =~ /wikipedia/

        # 取得したlinkに「?q=」が含まれる場合、GOOGLEを付加
        # 具体的にはリンクが「/url?q=」または「/search?q=」で始まるケース
        if link =~ /\?q=/

            link = "#{GOOGLE}#{link}"
        end

        # シンボルをキーとするハッシュにタイトルとリンクを格納
        # { :title => node.text, :url => link }と同じ意味
        element.push({ title: node.text, url: link })
    end

    return element
end

gugulu.rb Guguluクラス get_sentencesメソッド
redirection forbiddenエラー対策を導入。また、検索結果を開く時もUTF-8（未定義は置き換え）で読み込む必要がある。

get_sentencesメソッド

# 「self::」はクラスメソッドであることを示す
def self::get_sentences(uri)

    tries = 3

    # redirection forbiddenエラー対策
    begin
        html = open(uri, redirect: false)
    rescue OpenURI::HTTPRedirect => redirect
        uri = redirect.uri # assigned from the "Location" response header
        retry if (tries -= 1) > 0
        raise
    end

    # 検索結果を開く時もUTF-8（未定義は置き換え）で読み込む必要がある。
    html = html.read.encode("utf-8", :undef=>:replace)

    return html2sentences(html)
end

gugulu.rb Guguluクラス html2sentencesメソッド
Google検索結果から選んで開いたURLのHTML文書を、通常の文章に変換するメソッドである。サンプルからの変更はないが、コード理解のためのポイントをメモしておく。
ここでWebスクレイピングが出来ない理由は、取得するHTML文書の形式が不定のためである。

html2sentencesメソッド

# 「self::」はクラスメソッドであることを示す
def self::html2sentences(html)

    # HTML中のコメントタグの内容を除去。「.*?」で任意の文字0回以上。「/im」で大文字小文字無視
    html.gsub!(/<!--.*?-->/im, '')

    # HTMLタグを除去
    html.gsub!(/<.*?>/im, '')

    # HTML中の実体参照を元の文字列に置換
    html = CGI.unescapeHTML(html)

    # HTML中のノンブレークスペースをスペースに置換
    html.gsub!(/&nbsp;/, ' ')

    # HTML中の先頭にある1回以上「+」のスペース、タブ等「\ｓ」、全角スペースを除去
    html.gsub!(/^[\s　]+/, '')

    # HTML中の末尾にある1回以上「+」のスペース、タブ等「\ｓ」、全角スペースを除去
    html.gsub!(/[\s　]+$/, '')

    # 否定先読みfoo(?!bar)はfooのうち直後にbarがないものを示す。
    # [。?？!！]は「。?？!！」のいずれか。「[\r\n]」は改行コード。
    # [。?？!！](?![\r\n])で、直後が改行コードではない、文末の記号を意味する。
    # ([。?？!！](?![\r\n]))で、それをグループ化＆キャプチャ
    # 「+」で、それの1回以上の繰り返し。
    # (([。?？!！](?![\r\n]))+)で、それをグループ化＆キャプチャ。
    # 「\1」で一番外側の()にマッチした記号を取得し、改行コードを付加している。
    html.gsub!(/(([。?？!！](?![\r\n]))+)/, "\\1\n")

    sentences = []
    html.split(/\n/).each do |line|

        # 形態素解析
        parts = Morph::analyze(line)

        # 文かどうかを名詞と記号の数で判定（次項参照）
        next unless Morph::sentence?(parts)
        sentences.push(line)
    end

    return sentences
end

morph.rb Morphモジュール sentence?メソッド
開いたURLの内容が見出しか文章かを判定するメソッドである。サンプルからの変更はないが、コード理解のためのポイントをメモしておく。

sentence?メソッド

def sentence?(parts)
    num_noun = 0    # 名詞の数をカウントする変数
    num_mark = 0    # 記号の数をカウントする変数
    
    # 形態素解析結果配列[["形態素", "品詞"], ...]から多重代入
    parts.each do |w, part|
        case part
        
        # 先頭が名詞であればnum_nounをカウントアップ
        when /^名詞/
            num_noun += 1
            
        # 先頭が
        # 否定先読みにより、後ろに読点や句点がつかない記号という意味になる
        # その場合num_markをカウントアップ
        when /^記号-(?!(読点)|(句点))/
            num_mark += 1
        end
    end

    # parts.size（品詞の数）が
    # 名詞と記号の数の合計の2倍より小さいかどうかを戻り値とする
    return parts.size > (num_noun + num_mark) * 2
end

gugulu.rb テストコードの変更点
searchメソッドと取得したelementがハッシュになったことによる変更が発生している。

テストコードの変更点

--- a/gugulu.rb	2017-01-25 11:58:32.000000000 +0900
+++ b/gugulu.rb	2017-01-25 13:12:07.000000000 +0900
@@ -8,11 +8,10 @@
         break if line.empty?

         begin
-            result = ggl.search(line, 0, 10)
-            elements = result.resultElements
+            elements = ggl.search(line)
             elements.each_with_index do |elem, i|
-                puts('%d %s'%[i+1, elem.title])
-                puts('    ' + elem.URL)
+                puts('%d %s'%[i+1, elem[:title]])
+                puts('    ' + elem[:url])
             end
             puts

@@ -22,7 +21,7 @@
                 break if line.empty?
                 no = line.to_i - 1
                 next unless elements[no]
-                puts(Gugulu::get_sentences(elements[no].URL))
+                puts(Gugulu::get_sentences(elements[no][:url]))
             end
         rescue => e
             puts("error: " + e.message)

CHAPTER 9-3
上記で作成したgugulu.rbを利用した人工無脳の応答作成について説明している。本からのコード変更はわずかだが、変更点も含め、コード理解のためのポイントをメモしておく。

responder.rb 読み込みライブラリの追加
Google検索と形態素解析ライブラリをロードしている。
読み込みライブラリの追加
```
require_relative 'morph'
require_relative 'gugulu'
```

responder.rb GuguluResponderクラス
Google検索を利用した応答作成クラスである。私見だが、マルコフ辞書への学習部分を変更している。（本のままだと全部の辞書で学習してしまうため）

GuguluResponderクラス

class GuguluResponder < Responder
    def initialize(name, dictionary)
    
        # Guguluクラスのインスタンス生成
        @ggl = Gugulu.new
        
        # オプションの検索ワード（サイト指定など）
        @query_opts = ''
        
        # スーパークラスのinitializeメソッドを呼び出す
        super
    end

    def response(input, parts, mood)
        keywords = []
        
        # each do〜endの省略形
        # 品詞がキーワードならば、検索用キーワードに追加
        parts.each{|w, p| keywords.push(w) if Morph::keyword?(p)}
        
        # 3項演算子 xx ? yy : zzは、if xx then yy else zz endと同じ
        # keywordsが空ならばinputを、そうでなければkeywordsをスペース区切りでテキストにする
        query = (keywords.empty?)? input : keywords.join(' ')
        query += ' ' + @query_opts

        begin
            result = @ggl.search(query)

            # 検索結果が存在しなければ、'no results'例外を発生させる
            # Google Web APIからの変更により下記変更
            # result.resultElements → result
            raise('no results') if result.empty?

            # Google Web APIからの変更により下記変更
            # result.resultElements → result 
            elem = select_random(result)

            # Google Web APIからの変更により下記変更
            # elem.URL → elem[:url]
            sentences = Gugulu::get_sentences(elem[:url])

            # Markovクラスのインスタンス生成（使い捨て）
            # responder.rbをロードするunmo.rbで、markov.rbをロードするdictionary.rbが
            # ロードされているので、ここでもインスタンス化できる？
            temp_markov = Markov.new

            # 検索結果を文章化したものに対して
            sentences.each do |line|

                # 形態素解析
                parts = Morph::analyze(line)

                # マルコフモデルによる学習
                temp_markov.add_sentence(parts)

                # @dictionary.study(line, parts)ではすべての辞書に対して学習
                # を指示することになる。
                # マルコフ辞書のみ学習するならば、以下であるべきでは？
                # @dictionary.markovでマルコフ辞書を指定。それに対してadd_sentenceを実行
                @dictionary.markov.add_sentence(parts)
            end

            # マルコフモデルによる文章生成
            resp = temp_markov.generate(select_random(keywords))

            # respがnilでなければrespを戻り値にする
            return resp unless resp.nil?

        rescue => e
            puts(e.message)
        end
        # respがnilのときランダム辞書から選択
        return select_random(@dictionary.random)
    end
end

unmo.rbの変更点
Google検索機能の追加に伴う変更（GuguluResponderのインスタンス生成、各レスポンダーの出現確率調整）だけである。

unmo.rbの変更点

--- a/unmo.rb	2017-01-23 16:50:46.000000000 +0900
+++ b/unmo.rb	2017-01-26 01:07:34.000000000 +0900
@@ -13,6 +13,7 @@
     @resp_pattern = PatternResponder.new('Pattern', @dictionary)
     @resp_template = TemplateResponder.new('Template', @dictionary)
     @resp_markov = MarkovResponder.new('Markov', @dictionary)
+    @resp_gugulu = GuguluResponder.new('Google', @dictionary)
     @responder = @resp_pattern
   end

@@ -21,14 +22,16 @@
     parts = Morph::analyze(input)

     case rand(100)
-    when 0..29
+    when 0..19
       @responder = @resp_pattern
-    when 30..49
+    when 20..39
       @responder = @resp_template
-    when 50..69
+    when 40..54
       @responder = @resp_random
-    when 70..89
+    when 55..74
       @responder = @resp_markov
+    when 75..94
+      @responder = @resp_gugulu
     else
       @responder = @resp_what
     end

CHAPTER 9-4
今後の人工無脳拡張の話題であり、コードは出てこない。

＊注意＊: 文字コード（SJIS → UTF8）変換、改行コード（CR/LF → LF）変換、およびrequireのrequire_relativeへの書き換えは説明していないが、サンプルの実行には必要である。

以上。

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