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1. 從 PTT 自行爬取文章、清理後，對文本進行 collostructional analysis (Collexeme Analysis, Distinctive Collexeme Analysis, Covarying Collexeme Analysis 三擇一)
2. 繳交期限： 2021-01-17

1. 資料前處理 (資料爬取與清理、斷詞與 PoS tag): preprocessing.R (or .py)
2. Collostructional analysis: (distinctive/covarying_)collexeme_analysis.R (or .py)
   • 如果使用 Gries 的 coll.analysis.r 進行分析，檔案內需包含將資料處理成 coll.analysis.r 所要求之輸入格式的程式碼，並且在程式註解內記錄下自己使用的分析選項 (執行 coll.analysis.r 時，它要你選擇與輸入的那些資訊)
3. 分析結果
   • 請在 README.md (這份檔案，請刪除目前的內容) 內簡要說明：
     1. 進行了哪些分析 (Collexeme Analysis, Distinctive Collexeme Analysis, Covarying Collexeme Analysis)
     2. Construction 的定義 (i.e., 如何透過程式找出這種 construction)
     3. 分析結果檔案名稱：表格資料或 Jupyter Notebook 等，記錄分析的數值資訊 (e.g., 至少需有 attraction 與 repulsion 最強的前十名排序與分數)。如果使用 coll.analysis.r，可直接使用其輸出的表格 (.tsv 檔)

1. Collostructional analysis 的提出者 Stefan Th. Gries 有提供 collostructional analysis 的 R script，關於 collostructional analysis 的三種分析所需的資料輸入格式見 http://www.stgries.info/teaching/groningen/index.html。
2. 師大陳正賢老師有線上教科書示範如何 R 進行 Collexeme Analysis：https://alvinntnu.github.io/NTNU_ENC2036_LECTURES/constructions-and-idioms.html
3. 關於 Python 的 Distinctive Collexeme Analysis 與 Covarying Collexeme Analysis 的實作可以參考 https://github.com/lopentu/hocor2020-GramColl (品質不保證)
4. 目前各位遇到最大的問題可能不是 collostructional analysis 本身而是如何透過程式去找出自己想要的 construction:
   • 最粗製的方式是將爬回來的文章進行斷詞與 PoS tag 後，再將結果合併當成字串處理，如此便可以透過 regular expression 去找出想要的 construction。例如，將文章處理成下方的字串格式(<詞彙>_<PoS> <詞彙>_<PoS> ...)之後，便可透過 把_P \S+_N[a-zA-Z]* \S+_V[a-zA-Z]*(RegEx) 去抓出所有的把字句：

     你_Nh 要_D 把_P 重心_Na 置於_VC 家人_Na 身_Na 上_Ncd ，_COMMACATEGORY
     而_Cbb 不_D 是_SHI 把_P 重心_Na 放_VC 在_P 工作_VA 。_PERIODCATEGORY
     整_Neqa 天_Nf 把_P 心思_Na 放_VC 在_P 工作_Na 卻_D 不管_Cbb 家人_Na 實在_D 很_Dfa 糟_VH
     應該_D 多_D 把_P 時間_Na 花_VC 在_P 有_V_2 意義_Na 的_DE 事情_Na 上_Ng
     

   • 比較精準的方式是使用漢唐與琼玉介紹的方式，以比較複雜的資料結構去表徵語料(建立微語料庫)，再透過程式實作簡單的語料查詢功能。我最近正在將這些功能包成一個 Python 套件 (liao961120/concordancer)，基本上已可使用，但說明文件不齊，有興趣的同學可以嘗試使用看看