class Morph:
    def __init__(self, dc):
        self.surface = dc['surface']
        self.base = dc['base']
        self.pos = dc['pos']
        self.pos1 = dc['pos1']


class Chunk:
    def __init__(self, morphs, dst):
        self.morphs = morphs    # 形態素（Morphオブジェクト）のリスト
        self.dst = dst          # 係り先文節インデックス番号
        self.srcs = []          # 係り元文節インデックス番号のリスト


def parse_cabocha(block):
    def check_create_chunk(tmp):
        if len(tmp) > 0:
            c = Chunk(tmp, dst)
            res.append(c)
            tmp = []
        return tmp

    res = []
    tmp = []
    dst = None
    for line in block.split('\n'):
        if line == '':
            tmp = check_create_chunk(tmp)
        elif line[0] == '*':
            dst = line.split(' ')[2].rstrip('D')
            tmp = check_create_chunk(tmp)
        else:
            (surface, attr) = line.split('\t')
            attr = attr.split(',')
            lineDict = {
                'surface': surface,
                'base': attr[6],
                'pos': attr[0],
                'pos1': attr[1]
            }
            tmp.append(Morph(lineDict))

    for i, r in enumerate(res):
        res[int(r.dst)].srcs.append(i)
    return res


filename = 'ch05/ai.ja.txt.cabocha'
with open(filename, mode='rt', encoding='utf-8') as f:
    blocks = f.read().split('EOS\n')
blocks = list(filter(lambda x: x != '', blocks))
blocks = [parse_cabocha(block) for block in blocks]

with open('ch05/ans47.txt', mode='w') as f:
    for b in blocks:
        for i, m in enumerate(b):
            if 'サ変接続' in [s.pos1 for s in m.morphs] and 'を' in [s.surface for s in m.morphs] and i + 1 < len(b) and b[i + 1].morphs[0].pos == '動詞':
                text = ''.join([s.surface for s in m.morphs]) + b[i + 1].morphs[0].base
                if len(m.srcs) > 0:
                    pre_morphs = [b[int(s)].morphs for s in m.srcs]
                    pre_morphs_filtered = [list(filter(lambda x: '助詞' in x.pos, pm)) for pm in pre_morphs]
                    pre_surface = [[p.surface for p in pm] for pm in pre_morphs_filtered]
                    pre_surface = list(filter(lambda x: x != [], pre_surface))
                    pre_surface = [p[0] for p in pre_surface]
                    pre_text = list(filter(lambda x: '助詞' in [p.pos for p in x], pre_morphs))
                    pre_text = [''.join([p.surface for p in pt]) for pt in pre_text]
                    if len(pre_surface) > 0:
                        f.writelines('\t'.join([text, ' '.join(pre_surface), ' '.join(pre_text)]))
                        f.write('\n')
pythonを用いて、動詞のヲ格にサ変接続名詞が入っている場合のみに着目したい。46のプログラムを以下の仕様を満たすように改変せよ。

・「サ変接続名詞+を（助詞）」で構成される文節が動詞に係る場合のみを対象とする
・述語は「サ変接続名詞+を+動詞の基本形」とし、文節中に複数の動詞があるときは、最左の動詞を用いる
・述語に係る助詞（文節）が複数あるときは、すべての助詞をスペース区切りで辞書順に並べる
・述語に係る文節が複数ある場合は、すべての項をスペース区切りで並べる（助詞の並び順と揃えよ）
例えば「また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。」という文から、以下の出力が得られるはずである。

```
学習を行う	に を	元に 経験を
```