data.js

"use strict";

Object.defineProperty(exports, "__esModule", {
  value: true
});
exports.Sentence = exports.Word = exports.Morpheme = exports.RoleEdge = exports.DepEdge = exports.DAGEdge = exports.SyntaxTree = exports.Tree = exports.CoreferenceGroup = exports.Entity = void 0;

require("core-js/modules/es6.array.sort");

require("core-js/modules/es7.symbol.async-iterator");

require("core-js/modules/web.dom.iterable");

var _underscore = _interopRequireDefault(require("underscore"));

var _types = require("./types");

var _jvm = require("./jvm");

var _common = require("./common");

let _Symbol$iterator;

function _interopRequireDefault(obj) { return obj && obj.__esModule ? obj : { default: obj }; }

function _defineProperty(obj, key, value) { if (key in obj) { Object.defineProperty(obj, key, { value: value, enumerable: true, configurable: true, writable: true }); } else { obj[key] = value; } return obj; }

/** @private */
function writeonlyonce(target, defValue, ...properties) {
  for (const property of properties) {
    let value = undefined;
    let descriptor = {};

    descriptor.get = () => {
      return !(0, _common.isDefined)(value) ? defValue : value;
    };

    descriptor.set = newValue => {
      if (value === newValue) return;
      if ((0, _common.isDefined)(value)) throw TypeError(`${property} 변수는 1회 초기화된 이후에는 변경할 수 없습니다. (현재 값 ${value.toString()}, 새 값 ${newValue.toString()})`);
      value = newValue;
    };

    Object.defineProperty(target, property, descriptor);
  }
}
/** @private */


function replaceableifempty(target, ...properties) {
  for (const property of properties) {
    let value = Object.freeze([]);
    let descriptor = {};

    descriptor.get = () => value;

    descriptor.set = newValue => {
      if (value === newValue) return;
      if (value.length > 0) throw TypeError(`${property} 변수는 1회 초기화된 이후에는 변경할 수 없습니다. (현재 값 ${value}, 새 값 ${newValue})`);
      value = Object.freeze(newValue);
    };

    Object.defineProperty(target, property, descriptor);
  }
}
/**
 * JavaWrapper class
 * @private
 */


class JavaWrappable {
  constructor() {
    _defineProperty(this, "_reference", void 0);
  }

  _initReference() {
    throw Error("구현이 필요합니다!");
  }

  equals(other) {
    throw Error("구현이 필요합니다!");
  }

  get reference() {
    if (!(0, _common.isDefined)(this._reference)) this._reference = this._initReference();
    return this._reference;
  }

  set reference(value) {
    if ((0, _common.isDefined)(this._reference)) throw TypeError("reference는 설정된 다음 변경할 수 없습니다.");
    this._reference = value;
  }

}
/* istanbul ignore next */

/**
 * Immutable Array.
 * @private
 * @template {T}
 */


_Symbol$iterator = Symbol.iterator;

class ImmutableArray extends JavaWrappable {
  /**
   * Items.
   * @private
   * @type {Array.<T>}
   */

  /**
   * Immutable Array 생성.
   * @param {Array.<T>} items
   * @param {*} type
   * @return {ImmutableArray.<T>}
   * @template {T}
   */
  constructor(items, ...type) {
    super();

    _defineProperty(this, "_items", void 0);

    (0, _common.typeCheck)(items, ...type);
    Object.defineProperty(this, '_items', {
      value: Object.freeze(items),
      writable: false,
      configurable: false
    });
    return new Proxy(this, {
      get: function (target, name) {
        if ((0, _common.isDefined)(target[name])) return target[name];else if (typeof name !== 'symbol' && !isNaN(name)) {
          name = parseInt(name);
          if (name >= 0) return target._items[name];else return target._items[target.length + name];
        } else return undefined;
      },
      set: function (target, name, value) {
        if (typeof name !== 'symbol' && !isNaN(name)) return false;else return Reflect.set(...arguments);
      }
    });
  }
  /**
   * The length of array
   * @returns {Number}
   */


  get length() {
    return this._items.length;
  }
  /**
   * @returns {Iterator.<T>} Iterator를 반환합니다
   */


  [_Symbol$iterator]() {
    return this._items[Symbol.iterator]();
  }
  /**
   * 두 대상이 Java KoalaNLP 조건에서 같은지 확인합니다.
   * (Javascript는 == 또는 === 연산자를 override할 수 없어 별도로 제공합니다.)
   *
   * @param {T} other 확인할 다른 대상.
   * @return {boolean} 같다면 true.
   */


  equals(other) {
    if (typeof other === typeof this && other.length === this.length) {
      for (const [a, b] of _underscore.default.zip(this._items, other)) {
        if (!a.equals(b)) return false;
      }

      return true;
    } else return false;
  }
  /**
   * @see Array#indexOf
   * @param value 찾을 값
   * @returns {number}
   */


  indexOf(value) {
    return this._items.indexOf(value);
  }
  /**
   * [equals] 함수를 사용하여 주어진 값과 값이 동일한 첫 index를 찾습니다.
   *
   * ** (참고) ** Javascript의 indexOf 함수는 strict equality를 사용하여 값이 같은 경우가 아닌 reference가 같은 경우를 조회합니다.
   *
   * @param {T} value 찾을 값.
   * @returns {number} 찾은 첫번째 값의 index. 없으면 -1
   */


  indexOfValue(value) {
    return this.findIndex(x => x.equals(value));
  }
  /**
   * @see Array#lastIndexOf
   * @param value 찾을 값
   * @returns {number}
   */


  lastIndexOf(value) {
    return this._items.indexOf(value);
  }
  /**
   * [equals] 함수를 사용하여 주어진 값과 값이 동일한 마지막 index를 찾습니다.
   *
   * ** (참고) ** Javascript의 indexOf 함수는 strict equality를 사용하여 값이 같은 경우가 아닌 reference가 같은 경우를 조회합니다.
   *
   * @param {T} value 찾을 값.
   * @returns {number} 찾은 마지막 값의 index. 없으면 -1
   */


  lastIndexOfValue(value) {
    return this.findLastIndex(x => x.equals(value));
  }
  /**
   * @see Array#includes
   * @param value 찾을 값
   * @returns {boolean}
   */


  includes(value) {
    return this._items.includes(value);
  }
  /**
   * [equals] 함수를 사용하여 주어진 값과 동일한 값이 있는지 확인합니다.
   *
   * ** (참고) ** Javascript의 includes 함수는 Same Value Zero를 사용하여 값이 같은 두 object라도 reference가 다르면 다르다고 판단합니다.
   *
   * @param {T} value 찾을 값.
   * @returns {boolean} 값이 있으면 true
   */


  includesValue(value) {
    return this.indexOfValue(value) !== -1;
  }
  /**
   * @see Array#entries
   * @returns {Iterator.<T>}
   */


  entries() {
    return this._items.entries();
  }
  /**
   * @see Array#every
   * @param callback
   * @param thisArg
   * @returns {boolean}
   */


  every(callback, thisArg) {
    return this._items.every(callback, thisArg);
  }
  /**
   * @see Array#filter
   * @param callback
   * @param thisArg
   * @returns {Array.<T>}
   */


  filter(callback, thisArg) {
    return this._items.filter(callback, thisArg);
  }
  /**
   * @see Array#find
   * @param predicate
   * @param thisArg
   * @returns {T}
   */


  find(predicate, thisArg) {
    return this._items.find(predicate, thisArg);
  }
  /**
   * @see Array#findIndex
   * @param predicate
   * @param thisArg
   * @returns {number}
   */


  findIndex(predicate, thisArg) {
    return this._items.findIndex(predicate, thisArg);
  }
  /**
   * 주어진 조건을 만족하는 마지막 값의 index를 찾습니다.
   * @param predicate
   * @returns {number}
   */


  findLastIndex(predicate) {
    return _underscore.default.findLastIndex(this._items, predicate);
  }
  /**
   * @see Array#forEach
   * @param callback
   * @param thisArg
   */


  forEach(callback, thisArg) {
    return this._items.forEach(callback, thisArg);
  }
  /**
   * @see Array#map
   * @param callback
   * @param thisArg
   * @returns {Array}
   */


  map(callback, thisArg) {
    return this._items.map(callback, thisArg);
  }
  /**
   * @see Array#reduce
   * @param callback
   * @param initialValue
   * @returns {*}
   */


  reduce(callback, initialValue) {
    return this._items.reduce(callback, initialValue);
  }
  /**
   * @see Array#reduceRight
   * @param callback
   * @param initialValue
   * @returns {*}
   */


  reduceRight(callback, initialValue) {
    return this._items.reduceRight(callback, initialValue);
  }
  /**
   * @see Array#slice
   * @param start
   * @param end
   * @returns {Array.<T>}
   */


  slice(start, end) {
    return this._items.slice(start, end);
  }
  /**
   * @see Array#some
   * @param callback
   * @param thisArg
   * @returns {boolean}
   */


  some(callback, thisArg) {
    return this._items.some(callback, thisArg);
  }
  /**
   * @see Array#values
   * @returns {Iterator.<T>}
   */


  values() {
    return this._items.values();
  }
  /**
   * Javascript Array로 변환합니다. (변경불가능 상태)
   * @returns {Array.<T>}
   */


  toArray() {
    return this._items;
  }

}
/**
 * 개체명 분석 결과를 저장할 [Property] class
 *
 * ## 참고
 *
 * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
 *
 * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
 *
 * * '트럼프': 인물
 * * '미국' : 국가
 * * '대통령' : 직위
 * * '사우디' : 국가
 *
 * 아래를 참고해보세요.
 *
 * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
 * * {@link module:koalanlp/data.Morpheme#entities|Morpheme#entities} 형태소가 속하는 [Entity]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Word#entities|Word#entities} 어절에 연관된 모든 [Entity]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#entities|Sentence#entities} 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
 *
 * @augments ImmutableArray.<Morpheme>
 */


class Entity extends ImmutableArray {
  /**
   * 이 개체명과 공통된 대상을 지칭하는 공통 지시어 또는 대용어들의 묶음을 제공합니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **공지시어 해소** 는 문장 내 또는 문장 간에 같은 대상을 지칭하는 어구를 찾아 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '삼성그룹의 계열사인 삼성물산은 같은 그룹의 계열사인 삼성생명과 함께'라는 문장에서
   *
   * * '삼성그룹'과 '같은 그룹'을 찾아 묶는 것을 말합니다.
   *
   * **영형대용어 분석** 은 문장에서 생략된 기능어를 찾아 문장 내 또는 문장 간에 언급되어 있는 어구와 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희도 먹었다'라는 문장에서,
   *
   * * '먹었다'의 목적어인 '밥을'이 생략되어 있음을 찾는 것을 말합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.CorefResolver|CorefResolver} 공지시어 해소, 대용어 분석기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#corefGroups|Sentence#corefGroups} 문장 내에 포함된 개체명 묶음 [CoreferenceGroup]들의 목록을 반환하는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.CoreferenceGroup|CoreferenceGroup} 동일한 대상을 지칭하는 개체명을 묶는 API
   *
   * @type {CoreferenceGroup}
   */

  /**
   * 개체명 분석 결과를 저장합니다.
   * @param {!Object} value 개체명 분석 결과 객체
   * @param {!string} value.surface 개체명의 표면형 문자열.
   * @param {!string} value.label 개체명 대분류 값, [CoarseEntityType]에 기록된 개체명 중 하나의 name.
   * @param {!string} value.fineLabel 개체명 세분류 값으로, [label]으로 시작하는 문자열.
   * @param {!Morpheme[]} value.morphemes 개체명을 이루는 형태소의 목록
   * @param {string} [value.originalLabel=undefined] 원본 분석기가 제시한 개체명 분류의 값.
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.surface, value.fineLabel], 'string');
    (0, _common.typeCheck)([value.label], 'string', 'CoarseEntityType');
    (0, _common.typeCheck)([value.originalLabel], 'undefined', 'string');
    super(value.morphemes, 'Morpheme');

    _defineProperty(this, "_surface", void 0);

    _defineProperty(this, "_label", void 0);

    _defineProperty(this, "_fineLabel", void 0);

    _defineProperty(this, "_originalLabel", void 0);

    _defineProperty(this, "corefGroup", void 0);

    writeonlyonce(this, undefined, 'corefGroup');
    this._surface = value.surface;
    this._label = value.label instanceof _types.CoarseEntityType ? value.label.tagname : value.label;
    this._fineLabel = value.fineLabel;
    this._originalLabel = value.originalLabel;

    for (const morph of this) {
      morph.entities.push(this);
    }
  }
  /**
   * 개체명의 표면형 문자열.
   * @type !string
   */


  get surface() {
    return this._surface;
  }
  /**
   * @return {!string} 개체명의 표면형 문자열.
   */


  getSurface() {
    return this.surface;
  }
  /**
   * 개체명 대분류 값, [CoarseEntityType]에 기록된 개체명 중 하나.
   * @type !CoarseEntityType
   */


  get label() {
    return _types.CoarseEntityType.withName(this._label);
  }
  /**
   * @return {!CoarseEntityType} 개체명 대분류 값, [CoarseEntityType]에 기록된 개체명 중 하나.
   */


  getLabel() {
    return this.label;
  }
  /**
   * 개체명 세분류 값으로, [label]으로 시작하는 문자열.
   * @type !string
   */


  get fineLabel() {
    return this._fineLabel;
  }
  /**
   * @return {!string} 개체명 세분류 값으로, [label]으로 시작하는 문자열.
   */


  getFineLabel() {
    return this.fineLabel;
  }
  /**
   * 원본 분석기가 제시한 개체명 분류의 값. 기본값은 null.
   * @type string
   */


  get originalLabel() {
    return this._originalLabel;
  }
  /**
   * 이 개체명과 공통된 대상을 지칭하는 공통 지시어 또는 대용어들의 묶음을 제공합니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **공지시어 해소** 는 문장 내 또는 문장 간에 같은 대상을 지칭하는 어구를 찾아 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '삼성그룹의 계열사인 삼성물산은 같은 그룹의 계열사인 삼성생명과 함께'라는 문장에서
   *
   * * '삼성그룹'과 '같은 그룹'을 찾아 묶는 것을 말합니다.
   *
   * **영형대용어 분석** 은 문장에서 생략된 기능어를 찾아 문장 내 또는 문장 간에 언급되어 있는 어구와 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희도 먹었다'라는 문장에서,
   *
   * * '먹었다'의 목적어인 '밥을'이 생략되어 있음을 찾는 것을 말합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.CorefResolver|CorefResolver} 공지시어 해소, 대용어 분석기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#corefGroups|Sentence#corefGroups} 문장 내에 포함된 개체명 묶음 [CoreferenceGroup]들의 목록을 반환하는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.CoreferenceGroup|CoreferenceGroup} 동일한 대상을 지칭하는 개체명을 묶는 API
   *
   * @return {CoreferenceGroup} 공통된 대상을 묶은 [CoreferenceGroup]. 없다면 null.
   */


  getCorefGroup() {
    return this.corefGroup;
  }
  /**
   * @return {string} 원본 분석기가 제시한 개체명 분류의 값. 기본값은 null.
   */


  getOriginalLabel() {
    return this.originalLabel;
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'Entity')(this.surface, _jvm.JVM.koalaEnumOf('CoarseEntityType', this._label), this.fineLabel, _jvm.JVM.listOf(this.map(m => m.reference)), this.originalLabel);
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  equals(other) {
    return this._label === other._label && this.fineLabel === other.fineLabel && super.equals(other);
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return `${this._label}(${this.fineLabel}; '${this.surface}')`;
  }

}
/**
 * 공지시어 해소 또는 대용어 분석 결과를 저장할 class입니다.
 *
 * ## 참고
 *
 * **공지시어 해소** 는 문장 내 또는 문장 간에 같은 대상을 지칭하는 어구를 찾아 묶는 분석과정입니다.
 *
 * 예) '삼성그룹의 계열사인 삼성물산은 같은 그룹의 계열사인 삼성생명과 함께'라는 문장에서
 *
 * * '삼성그룹'과 '같은 그룹'을 찾아 묶는 것을 말합니다.
 *
 * **영형대용어 분석** 은 문장에서 생략된 기능어를 찾아 문장 내 또는 문장 간에 언급되어 있는 어구와 묶는 분석과정입니다.
 *
 * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희도 먹었다'라는 문장에서,
 *
 * * '먹었다'의 목적어인 '밥을'이 생략되어 있음을 찾는 것을 말합니다.
 *
 * 아래를 참고해보세요.
 * * {@link module:koalanlp/proc.CorefResolver|CorefResolver} 공지시어 해소, 대용어 분석기 interface
 * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#corefGroups|Sentence#corefGroups} 문장 내에 포함된 개체명 묶음 [CoreferenceGroup]들의 목록을 반환하는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Entity#corefGroup|Entity#corefGroup} 각 개체명을 묶어 같은 지시 대상을 갖는 묶음인 [CoreferenceGroup]를 가져오는 API
 *
 * @augments ImmutableArray.<Entity>
 */


exports.Entity = Entity;

class CoreferenceGroup extends ImmutableArray {
  /**
   * 공지시어 해소 또는 대용어 분석 결과를 저장합니다.
   * @param {Entity[]} entities 묶음에 포함되는 개체명들의 목록
   */
  constructor(entities) {
    super(entities, 'Entity');

    for (const entity of this) {
      entity.corefGroup = this;
    }
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'CoreferenceGroup')(_jvm.JVM.listOf(this.map(e => e.reference)));
  }

}
/**
 * 트리 구조를 저장할 [Property]입니다. {@link module:koalanlp/data.Word|Word}를 묶어서 표현하는 구조에 적용됩니다.
 *
 * @augments ImmutableArray.<Tree>
 */


exports.CoreferenceGroup = CoreferenceGroup;

class Tree extends ImmutableArray {
  /**
   * 부모 노드를 반환합니다.
   * * 부모 노드가 초기화되지 않은 경우 null을 반환합니다.
   * @type {Tree}
   */

  /**
   * 트리 형태의 구조를 저장합니다.
   * @param {!Object} value Tree 값 객체
   * @param {!string} value.label 트리에 붙어있는 표지자입니다. null일 수 없습니다.
   * @param {Word} value.terminal 트리의 노드에서 연결되는 [Word]
   * @param {Tree[]} value.children 트리/DAG의 자식 노드들
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.label], 'string');
    (0, _common.typeCheck)([value.terminal], 'undefined', 'Word');
    super(value.children, 'SyntaxTree', 'Tree');

    _defineProperty(this, "_label", void 0);

    _defineProperty(this, "_terminal", void 0);

    _defineProperty(this, "parent", void 0);

    writeonlyonce(this, undefined, 'parent');
    this._label = value.label;
    this._terminal = value.terminal;
  }

  get label() {
    throw Error("구현이 필요합니다!");
  }
  /**
   * @return {*} 트리에 붙어있는 표지자입니다. null일 수 없습니다.
   */


  getLabel() {
    return this.label;
  }
  /**
   * 트리의 노드에서 연결되는 [Word] 또는 null
   * @type Word
   */


  get terminal() {
    return this._terminal;
  }
  /**
   * @return {Word} 트리의 노드에서 연결되는 [Word] 또는 null
   */


  getTerminal() {
    return this.terminal;
  }
  /**
   * 이 노드가 최상위 노드인지 확인합니다.
   * @return {boolean} 최상위 노드인 경우 true
   */


  isRoot() {
    return !(0, _common.isDefined)(this.parent);
  }
  /**
   * 이 노드가 (terminal node를 제외하고) 자식 노드를 갖는지 확인합니다.
   * * 구문분석 구조에서 terminal node는 [Word]가 됩니다.
   * @return {boolean} 자식노드가 있다면 True
   */


  hasNonTerminals() {
    return this.length > 0;
  }
  /**
   * 이 노드에서 출발하는 말단 노드를 모두 반환합니다.
   * * 구문분석 구조에서 말단 노드는 [Word]가 됩니다.
   * @returns {Array.<Word>}
   */


  getTerminals() {
    let leaves = this.reduce((acc, child) => acc.concat(child.getTerminals()), []);

    if (this.terminal !== undefined) {
      leaves.push(this.terminal);
    }

    return leaves.sort((x, y) => x.id - y.id);
  }
  /**
   * @param {!number} [depth=0] 들여쓰기할 수준입니다. 숫자만큼 들여쓰기됩니다.
   * @param {!string} [buffer=''] 텍스트 초기값입니다.
   * @return {!string} 트리구조의 표현을 문자열로 돌려줍니다.
   */


  getTreeString(depth = 0, buffer = '') {
    buffer += "| ".repeat(depth);
    buffer += this.toString();

    for (const child of this) {
      buffer += '\n';
      buffer = child.getTreeString(depth + 1, buffer);
    }

    return buffer;
  }
  /**
   * 부모 노드를 반환합니다.
   * * 부모 노드가 초기화되지 않은 경우 null을 반환합니다.
   * @return {Tree} 같은 타입의 부모 노드 또는 null
   */


  getParent() {
    return this.parent;
  }
  /**
   * 이 노드의 Non-terminal 자식 노드를 모읍니다.
   * * 이 함수는 읽기의 편의를 위한 syntactic sugar입니다. 즉 다음 구문은 동일합니다.
   * @example
   * ```javascript
   * for (const item in x.getNonTerminals()){...}
   * for (const item in x){...}
   * ```
   * @return {Tree[]} Non-terminal 자식노드들.
   */


  getNonTerminals() {
    return this.toArray();
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return `${this._label}-Node(${this.terminal || ''})`;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  equals(other) {
    if ((0, _common.isDefined)(this.terminal)) return this._label === other._label && this.terminal.equals(other.terminal) && super.equals(other);else return this._label === other._label && !(0, _common.isDefined)(other.terminal) && super.equals(other);
  }

}
/**
 * 구문구조 분석의 결과를 저장할 [Property].
 *
 * ## 참고
 *
 * **구문구조 분석** 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.
 *
 * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다
 *
 * * 나는 밥을 먹었고
 * * 영희는 짐을 쌌다
 *
 * 각 절은 3개의 구를 포함합니다
 *
 * * 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
 * * 먹었고, 쌌다: 용언구
 *
 * 아래를 참고해보세요.
 *
 * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 구문구조 분석을 수행하는 interface.
 * * {@link module:koalanlp/data.Word#phrase|Word#phrase} 어절이 직접 속하는 가장 작은 구구조 [SyntaxTree]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#syntaxTree|Sentence#syntaxTree} 전체 문장을 분석한 [SyntaxTree]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값
 * @augments Tree
 */


exports.Tree = Tree;

class SyntaxTree extends Tree {
  /**
   * 구문구조 분석의 결과를 생성합니다.
   * @param {!Object} value SyntaxTree 값 객체
   * @param {string|PhraseTag} value.label 구구조 표지자입니다. [PhraseTag] Enum의 name 값.
   * @param {Word} [value.terminal=undefined] 현재 구구조에 직접 속하는 [Word]들. 중간 구문구조인 경우 leaf를 직접 포함하지 않으므로 undefined.
   * @param {Tree[]} [value.children=undefined] 현재 구구조에 속하는 하위 구구조 [SyntaxTree]
   * @param {string} [value.originalLabel=undefined] 원본 분석기의 표지자 String 값.
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.label], 'string', 'PhraseTag');
    (0, _common.typeCheck)([value.originalLabel], 'undefined', 'string');
    value.children = value.children || [];
    value.label = value.label instanceof _types.PhraseTag ? value.label.tagname : value.label;
    super(value);

    _defineProperty(this, "_originalLabel", void 0);

    this._originalLabel = value.originalLabel;
    let term = this.terminal;

    if (term !== undefined) {
      term.phrase = this;
    }

    for (const child of this) {
      child.parent = this;
    }
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'SyntaxTree')(_jvm.JVM.koalaEnumOf('PhraseTag', this._label), this.terminal ? this.terminal.reference : null, _jvm.JVM.listOf(this.map(t => t.reference)), this.originalLabel);
  }
  /**
   * 원본 분석기의 표지자 String 값. 기본값은 undefined.
   * @type string
   */


  get originalLabel() {
    return this._originalLabel;
  }
  /**
   * 원본 분석기의 표지자 String 값. 기본값은 undefined.
   * @return {string} 원본 분석기의 표지자 String 값.
   */


  getOriginalLabel() {
    return this.originalLabel;
  }
  /**
   * 구문구조 표지자
   * @type PhraseTag
   */


  get label() {
    return _types.PhraseTag.withName(this._label);
  }

}
/**
 * DAG Edge를 저장합니다.
 */


exports.SyntaxTree = SyntaxTree;

class DAGEdge extends JavaWrappable {
  /**
   * DAG Edge를 구성합니다.
   * @param {!Object} value DAG Edge 값 객체
   * @param {Word} value.src 시점
   * @param {!Word} value.dest 종점
   * @param {string} value.label 관계
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.src], 'undefined', 'Word');
    (0, _common.typeCheck)([value.dest], 'Word');
    (0, _common.typeCheck)([value.label], 'undefined', 'string');
    super();

    _defineProperty(this, "_src", void 0);

    _defineProperty(this, "_dest", void 0);

    _defineProperty(this, "_label", void 0);

    this._src = value.src;
    this._dest = value.dest;
    this._label = value.label;
  }
  /**
   * Edge의 시작점. 의존구문분석인 경우 지배소, 의미역인 경우 동사.
   * @type Word
   */


  get src() {
    return this._src;
  }
  /**
   * @return {Word} Edge의 시작점. 의존구문분석인 경우 지배소, 의미역인 경우 동사.
   */


  getSrc() {
    return this.src;
  }
  /**
   * Edge의 종점. 의존구문분석인 경우 피지배소, 의미역인 경우 논항.
   * @type Word
   */


  get dest() {
    return this._dest;
  }
  /**
   * @return {Word} Edge의 종점. 의존구문분석인 경우 피지배소, 의미역인 경우 논항.
   */


  getDest() {
    return this.dest;
  }
  /**
   * Edge가 나타내는 관계.
   */


  get label() {
    throw Error("구현이 필요합니다!");
  }
  /**
   * Edge가 나타내는 관계.
   */


  getLabel() {
    return this.label;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return `${this._label || ''}('${this.src || 'ROOT'}' → '${this.dest}')`;
  }
  /**
   * 두 DAG Edge가 같은지 비교합니다.
   * @param other 비교할 대상
   * @return {boolean} 같은 정보를 담고 있다면 true
   */


  equals(other) {
    return typeof this === typeof other && this._label === other._label && this.src.equals(other.src) && this.dest.equals(other.dest);
  }

}
/**
 * 의존구문구조 분석의 결과.
 *
 * ## 참고
 *
 * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
 *
 * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
 *
 * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
 *
 * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
 * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
 * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
 * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
 * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
 *
 * 아래를 참고해보세요.
 *
 * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
 * * {@link module:koalanlp/data.Word#dependentEdges|Word#dependentEdges} 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Word#governorEdge|Word#governorEdge} 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#dependencies|Sentence#dependencies} 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
 * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
 * @augments DAGEdge
 */


exports.DAGEdge = DAGEdge;

class DepEdge extends DAGEdge {
  /**
   * 의존구문 구조를 생성합니다.
   * @param {!Object} value DepEdge 값을 나타내는 객체.
   * @param {Word} value.governor 의존구문구조의 지배소
   * @param {!Word} value.dependent 의존구문구조의 피지배소
   * @param {!string|PhraseTag} value.type 구문분석 표지자
   * @param {string|DependencyTag} [value.depType=undefined] 의존구문구조 표지자
   * @param {string} [value.originalLabel=undefined] 의존구문구조 표지자의 원본분석기 표기
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.type], 'string', 'PhraseTag');
    (0, _common.typeCheck)([value.depType], 'undefined', 'string', 'DependencyTag');
    (0, _common.typeCheck)([value.originalLabel], 'undefined', 'string');
    value.type = value.type instanceof _types.PhraseTag ? value.type.tagname : value.type;
    value.depType = value.depType instanceof _types.DependencyTag ? value.depType.tagname : value.depType;
    value.src = value.governor;
    value.dest = value.dependent;
    value.label = value.depType;
    super(value);

    _defineProperty(this, "_originalLabel", void 0);

    _defineProperty(this, "_type", void 0);

    this._type = value.type;
    this._originalLabel = value.originalLabel;

    if ((0, _common.isDefined)(this.dest)) {
      this.dest.governorEdge = this;
    }

    if ((0, _common.isDefined)(this.src)) {
      this.src.dependentEdges.push(this);
    }
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'DepEdge')((0, _common.isDefined)(this.governor) ? this.governor.reference : null, this.dependent.reference, _jvm.JVM.koalaEnumOf('PhraseTag', this._type), _jvm.JVM.koalaEnumOf('DependencyTag', this._label), this._originalLabel);
  }
  /**
   * 의존구조의 지배소 [Word]. 문장의 Root에 해당하는 경우 None.
   * @type Word
   */


  get governor() {
    return this.src;
  }
  /**
   * @return {Word} 의존구조의 지배소 [Word]. 문장의 Root에 해당하는 경우 None.
   */


  getGovernor() {
    return this.governor;
  }
  /**
   * 의존구조의 피지배소 [Word]
   * @type Word
   */


  get dependent() {
    return this.dest;
  }
  /**
   * @return {Word} 의존구조의 피지배소 [Word]
   */


  getDependent() {
    return this.dependent;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   * @type {DependencyTag}
   */


  get label() {
    return _types.DependencyTag.withName(this._label);
  }
  /**
   * 의존기능 표지자, [DependencyTag] Enum 값. 별도의 기능이 지정되지 않으면 undefined. (ETRI 표준안은 구구조+의존기능으로 의존구문구조를 표기함)
   * @type DependencyTag
   */


  get depType() {
    return this.label;
  }
  /**
   * @return {DependencyTag} 의존기능 표지자, [DependencyTag] Enum 값. 별도의 기능이 지정되지 않으면 undefined. (ETRI 표준안은 구구조+의존기능으로 의존구문구조를 표기함)
   */


  getDepType() {
    return this.depType;
  }
  /**
   * 구구조 표지자, [PhraseTag] Enum 값 (ETRI 표준안은 구구조+의존기능으로 의존구문구조를 표기함)
   * @type PhraseTag
   */


  get type() {
    return _types.PhraseTag.withName(this._type);
  }
  /**
   * @return {PhraseTag} 구구조 표지자, [PhraseTag] Enum 값 (ETRI 표준안은 구구조+의존기능으로 의존구문구조를 표기함)
   */


  getType() {
    return this.type;
  }
  /**
   * 원본 분석기의 표지자 String 값. 기본값은 undefined.
   * @type string
   */


  get originalLabel() {
    return this._originalLabel;
  }
  /**
   * @return {string} 원본 분석기의 표지자 String 값. 기본값은 undefined.
   */


  getOriginalLabel() {
    return this.originalLabel;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  equals(other) {
    return this._type === other._type && super.equals(other);
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return `${this._type}${super.toString()}`;
  }

}
/**
 * 의미역 구조 분석의 결과.
 *
 * ## 참고
 *
 * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
 *
 * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
 *
 * 동사 '먹었다'를 중심으로
 *
 * * '나는'은 동작의 주체를,
 * * '밥을'은 동작의 대상을,
 * * '어제'는 동작의 시점을
 * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
 *
 * 아래를 참고해보세요.
 *
 * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
 * * {@link module:koalanlp/data.Word#argumentRoles|Word#argumentRoles} 어절이 술어인 논항들의 [RoleEdge] 목록을 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Word#predicateRoles|Word#predicateRoles} 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#roles|Sentence#roles} 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
 * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
 * @augments DAGEdge
 */


exports.DepEdge = DepEdge;

class RoleEdge extends DAGEdge {
  /**
   * 의미역 구조를 생성합니다.
   * @param {!Object} value RoleEdge의 값을 나타내는 객체.
   * @param {!Word} value.predicate 의미역 구조의 술어
   * @param {!Word} value.argument 의미역 구조의 논항
   * @param {!string|RoleType} value.label 의미역 구조의 표지자
   * @param {Word[]} [value.modifiers=undefined] 논항의 수식어구들
   * @param {string} [value.originalLabel=undefined] 의미역 구조 표지자의 원본분석기 표기
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.label], 'string', 'RoleType');
    (0, _common.typeCheck)([value.originalLabel], 'undefined', 'string');
    value.modifiers = value.modifiers || [];
    (0, _common.typeCheck)(value.modifiers, 'Word');
    (0, _common.assert)((0, _common.isDefined)(value.predicate), '[value.predicate]은 undefined일 수 없습니다.');
    value.label = value.label instanceof _types.RoleType ? value.label.tagname : value.label;
    value.src = value.predicate;
    value.dest = value.argument;
    super(value);

    _defineProperty(this, "_originalLabel", void 0);

    _defineProperty(this, "_modifiers", void 0);

    this._modifiers = value.modifiers;
    this._originalLabel = value.originalLabel;

    if ((0, _common.isDefined)(this.dest)) {
      this.dest.predicateRoles.push(this);
    }

    if ((0, _common.isDefined)(this.src)) {
      this.src.argumentRoles.push(this);
    }
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'RoleEdge')((0, _common.isDefined)(this.predicate) ? this.predicate.reference : null, this.argument.reference, _jvm.JVM.koalaEnumOf('RoleType', this._label), _jvm.JVM.listOf(this.modifiers.map(x => x.reference)), this._originalLabel);
  }
  /**
   * 의미역 구조에서 표현하는 동사 [Word]
   * @type !Word
   */


  get predicate() {
    return this.src;
  }
  /**
   * @return {!Word} 의미역 구조에서 표현하는 동사 [Word]
   */


  getPredicate() {
    return this.predicate;
  }
  /**
   * 의미역 구조에서 서술된 논항 [Word]
   * @type !Word
   */


  get argument() {
    return this.dest;
  }
  /**
   * @return {!Word} 의미역 구조에서 서술된 논항 [Word]
   */


  getArgument() {
    return this.argument;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   * @type {RoleType}
   */


  get label() {
    return _types.RoleType.withName(this._label);
  }
  /**
   * 논항의 수식어구들
   * @type ReadonlyArray<Word>
   */


  get modifiers() {
    return Object.freeze(this._modifiers);
  }
  /**
   * @return {ReadonlyArray<Word>} 논항의 수식어구들
   */


  getModifiers() {
    return this.modifiers;
  }
  /**
   * 원본 분석기의 표지자 String 값. 기본값은 undefined.
   * @type string
   */


  get originalLabel() {
    return this._originalLabel;
  }
  /**
   * @return {string} 원본 분석기의 표지자 String 값. 기본값은 undefined.
   */


  getOriginalLabel() {
    return this.originalLabel;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return `${this._label}('${(0, _common.isDefined)(this.src) ? this.src.surface : 'ROOT'}' → '${this.dest.surface}/${this.modifiers.map(w => w.surface).join(' ')}')`;
  }

}
/**
 * 형태소를 저장하는 [Property] class입니다.
 *
 * ## 참고
 *
 * **형태소** 는 의미를 가지는 요소로서는 더 이상 분석할 수 없는 가장 작은 말의 단위로 정의됩니다.
 *
 * **형태소 분석** 은 문장을 형태소의 단위로 나누는 작업을 의미합니다.
 *
 * 예) '문장을 형태소로 나눠봅시다'의 경우,
 *
 * * 문장/일반명사, -을/조사,
 * * 형태소/일반명사, -로/조사,
 * * 나누-(다)/동사, -어-/어미, 보-(다)/동사, -ㅂ시다/어미
 *
 * 로 대략 나눌 수 있습니다.
 *
 * 아래를 참고해보세요.
 *
 * * {@link module:koalanlp/proc.Tagger|Tagger} 형태소 분석기의 최상위 Interface
 * * {@link module:koalanlp/types.POS|POS} 형태소의 분류를 담은 Enum class
 */


exports.RoleEdge = RoleEdge;

class Morpheme extends JavaWrappable {
  /**
   * 형태소의 어절 내 위치
   * @type {number}
   */

  /**
   * 형태소의 상위 어절.
   * @type {Word}
   */

  /**
   * 형태소의 의미 어깨번호.
   * @type {number}
   */

  /**
   * 개체명 분석을 했다면, 현재 형태소가 속한 개체명 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
   *
   * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
   *
   * * '트럼프': 인물
   * * '미국' : 국가
   * * '대통령' : 직위
   * * '사우디' : 국가
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#entities|Word#entities} 어절에 연관된 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#entities|Sentence#entities} 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity|Entity} 개체명을 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
   *
   * @type {Entity[]}
   */

  /**
   * 형태소를 생성합니다.
   * @param {!Object} value 형태소 값 객체
   * @param {!string} value.surface 형태소 표면형
   * @param {!string|POS} value.tag 형태소 품사 태그
   * @param {string} [value.originalTag=undefined] 형태소 품사 원본 표기
   * @param {Object} [value.reference=undefined] Java 형태소 객체
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.surface], 'string');
    (0, _common.typeCheck)([value.tag], 'string', 'POS');
    (0, _common.typeCheck)([value.originalTag], 'undefined', 'string');
    super();

    _defineProperty(this, "_surface", void 0);

    _defineProperty(this, "_tag", void 0);

    _defineProperty(this, "_originalTag", void 0);

    _defineProperty(this, "id", void 0);

    _defineProperty(this, "word", void 0);

    _defineProperty(this, "wordSense", void 0);

    _defineProperty(this, "entities", []);

    writeonlyonce(this, -1, 'id');
    writeonlyonce(this, undefined, 'word', 'wordsense');
    this._surface = value.surface;
    this._tag = value.tag instanceof _types.POS ? value.tag.tagname : value.tag;
    this._originalTag = value.originalTag;
    this.reference = value.reference;

    if ((0, _common.isDefined)(value.reference)) {
      this.wordSense = (0, _common.getOrUndefined)(this.reference.getWordSense());
    }
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'Morpheme')(this.surface, _jvm.JVM.koalaEnumOf('POS', this._tag), this.originalTag);
  }
  /**
   * 형태소 표면형 String
   * @type string
   */


  get surface() {
    return this._surface;
  }
  /**
   * @return {string} 형태소 표면형 String
   */


  getSurface() {
    return this.surface;
  }
  /**
   * 세종 품사표기
   * @type POS
   */


  get tag() {
    return _types.POS.withName(this._tag);
  }
  /**
   * @return {POS} 세종 품사표기
   */


  getTag() {
    return this.tag;
  }
  /**
   * 원본 형태소 분석기의 품사 String (없으면 undefined)
   * @type string
   */


  get originalTag() {
    return this._originalTag;
  }
  /**
   * @return {string} 원본 형태소 분석기의 품사 String (없으면 undefined)
   */


  getOriginalTag() {
    return this.originalTag;
  }
  /**
   * @return {number} 형태소의 어절 내 위치입니다.
   */


  getId() {
    return this.id;
  }
  /**
   * 다의어 분석 결과인, 이 형태소의 사전 속 의미/어깨번호 값을 돌려줍니다.
   *
   * 다의어 분석을 한 적이 없다면 undefined를 돌려줍니다.
   *
   * @return {number} 의미/어깨번호 값
   */


  getWordSense() {
    return this.wordSense;
  }
  /**
   * 개체명 분석을 했다면, 현재 형태소가 속한 개체명 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
   *
   * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
   *
   * * '트럼프': 인물
   * * '미국' : 국가
   * * '대통령' : 직위
   * * '사우디' : 국가
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#entities|Word#entities} 어절에 연관된 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#entities|Sentence#entities} 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity|Entity} 개체명을 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
    * @return {Entity[]} [Entity]의 목록입니다. 분석 결과가 없으면 빈 리스트
   */


  getEntities() {
    return this.entities;
  }
  /**
   * @return {Word} 이 형태소를 포함하는 단어를 돌려줍니다.
   */


  getWord() {
    return this.word;
  }
  /**
   * 체언(명사, 수사, 대명사) 형태소인지 확인합니다.
   * @return {boolean} 체언이라면 true
   */


  isNoun() {
    return this.tag.isNoun();
  }
  /**
   * 용언(동사, 형용사) 형태소인지 확인합니다.
   * @return {boolean} 용언이라면 true
   */


  isPredicate() {
    return this.tag.isPredicate();
  }
  /**
   * 수식언(관형사, 부사) 형태소인지 확인합니다.
   * @return {boolean} 수식언이라면 true
   */


  isModifier() {
    return this.tag.isModifier();
  }
  /**
   * 관계언(조사) 형태소인지 확인합니다.
   * @return {boolean} 관계언이라면 true
   */


  isJosa() {
    return this.tag.isPostPosition();
  }
  /**
   * 세종 품사 [tag]가 주어진 품사 표기 [partialTag] 묶음에 포함되는지 확인합니다.
   *
   * 예) "N"은 체언인지 확인하고, "NP"는 대명사인지 확인
   *
   * ## 단축명령
   *
   * * 체언(명사, 수사, 대명사) {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isNoun|Morpheme#isNoun}
   * * 용언(동사, 형용사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isPredicate|Morpheme#isPredicate}
   * * 수식언(관형사, 부사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isModifier|Morpheme#isModifier}
   * * 관계언(조사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isJosa|Morpheme#isJosa}
   *
   * **[참고]**
   *
   * * 분석불능범주(NA, NV, NF)는 체언(N) 범주에 포함되지 않습니다.
   * * 세종 품사표기는 [POS](https://koalanlp.github.io/koalanlp/api/koalanlp/kr.bydelta.koala/-p-o-s/index.html) 를 참고하세요.
   * * 품사 표기는 [비교표](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OGM4JDdLk6URuegFKXg1huuKWynhg_EQnZYgTmG4h0s/edit?usp=sharing) 에서 확인가능합니다.
   *
   * @param {!string} partialTag 포함 여부를 확인할 상위 형태소 분류 품사표기
   * @return {boolean} 포함되는 경우 True.
   */


  hasTag(partialTag) {
    return this.tag.startsWith(partialTag);
  }
  /**
   * 세종 품사 [tag]가 주어진 품사 표기들 [tags] 묶음들 중 하나에 포함되는지 확인합니다.
   *
   * 예) hasTagOneOf("N", "MM")의 경우, 체언 또는 관형사인지 확인합니다.
   *
   * ## 단축명령
   *
   * * 체언(명사, 수사, 대명사) {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isNoun|Morpheme#isNoun}
   * * 용언(동사, 형용사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isPredicate|Morpheme#isPredicate}
   * * 수식언(관형사, 부사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isModifier|Morpheme#isModifier}
   * * 관계언(조사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isJosa|Morpheme#isJosa}
   *
   * **[참고]**
   *
   * * 분석불능범주(NA, NV, NF)는 체언(N) 범주에 포함되지 않습니다.
   * * 세종 품사표기는 [POS](https://koalanlp.github.io/koalanlp/api/koalanlp/kr.bydelta.koala/-p-o-s/index.html) 를 참고하세요.
   * * 품사 표기는 [비교표](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OGM4JDdLk6URuegFKXg1huuKWynhg_EQnZYgTmG4h0s/edit?usp=sharing) 에서 확인가능합니다.
   *
   * @param {string} tags 포함 여부를 확인할 상위 형태소 분류 품사표기들 (가변인자)
   * @return {boolean} 하나라도 포함되는 경우 True.
   */


  hasTagOneOf(...tags) {
    return tags.some(t => this.tag.startsWith(t));
  }
  /**
   * 원본 품사 [originalTag]가 주어진 품사 표기 [partialTag] 묶음에 포함되는지 확인합니다.
   *
   * 예) 지정된 원본 품사가 없으면 (즉, None이면) false를 반환합니다.
   *
   * ## 단축명령
   *
   * * 체언(명사, 수사, 대명사) {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isNoun|Morpheme#isNoun}
   * * 용언(동사, 형용사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isPredicate|Morpheme#isPredicate}
   * * 수식언(관형사, 부사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isModifier|Morpheme#isModifier}
   * * 관계언(조사)는 {@link module:koalanlp/data.Morpheme#isJosa|Morpheme#isJosa}
   *
   * **[참고]**
   *
   * * 분석불능범주(NA, NV, NF)는 체언(N) 범주에 포함되지 않습니다.
   * * 세종 품사표기는 [POS](https://koalanlp.github.io/koalanlp/api/koalanlp/kr.bydelta.koala/-p-o-s/index.html) 를 참고하세요.
   * * 품사 표기는 [비교표](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1OGM4JDdLk6URuegFKXg1huuKWynhg_EQnZYgTmG4h0s/edit?usp=sharing) 에서 확인가능합니다.
   *
   * @param {!string} partialTag 포함 여부를 확인할 상위 형태소 분류 품사표기
   * @return {boolean} 포함되는 경우 True.
   */


  hasOriginalTag(partialTag) {
    if ((0, _common.isDefined)(this.originalTag)) return this.originalTag.toUpperCase().startsWith(partialTag.toUpperCase());else return false;
  }
  /***
   * 타 형태소 객체 [other]와 형태소의 표면형이 같은지 비교합니다.
   * @param {Morpheme} other 표면형을 비교할 형태소
   * @return {boolean} 표면형이 같으면 True
   */


  equalsWithoutTag(other) {
    return this.surface === other.surface;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  equals(other) {
    return other instanceof Morpheme && this.surface === other.surface && this._tag === other._tag;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    if ((0, _common.isDefined)(this.originalTag)) {
      return `${this.surface}/${this._tag}(${this.originalTag})`;
    } else {
      return `${this.surface}/${this._tag}`;
    }
  }

}
/**
 * 어절을 저장합니다.
 *
 * @augments ImmutableArray.<Morpheme>
 */


exports.Morpheme = Morpheme;

class Word extends ImmutableArray {
  /**
   * 표면형
   * @private
   * @type {string}
   */

  /**
   * 어절의 문장 내 위치입니다.
   * @type {number}
   */

  /**
   * 구문분석을 했다면, 현재 어절이 속한 직속 상위 구구조(Phrase)를 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **구문구조 분석** 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다
   *
   * * 나는 밥을 먹었고
   * * 영희는 짐을 쌌다
   *
   * 각 절은 3개의 구를 포함합니다
   *
   * * 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
   * * 먹었고, 쌌다: 용언구
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 구문구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#syntaxTree|Sentence#syntaxTree} 전체 문장을 분석한 [SyntaxTree]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.SyntaxTree|SyntaxTree} 구문구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값
   * @type {SyntaxTree}
   */

  /**
   * 의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 지배소인 하위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
   *
   * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
   *
   * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
   * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
   * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
   * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
   * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#governorEdge|Word#governorEdge} 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#dependencies|Sentence#dependencies} 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
   * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
   * * {@link module:koalanlp/data.DepEdge|DepEdge} 의존구문구조의 저장형태
   *
   * @type {DepEdge[]}
   */

  /**
   *
   * 의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 의존소인 상위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
   *
   * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
   *
   * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
   * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
   * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
   * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
   * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#dependentEdges|Word#dependentEdges} 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#dependencies|Sentence#dependencies} 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
   * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
   * * {@link module:koalanlp/data.DepEdge|DepEdge} 의존구문구조의 저장형태
   * @type {DepEdge}
   */

  /**
   * 의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 술어로 기능하는 하위 의미역 구조의 목록을 돌려줌.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
   *
   * 동사 '먹었다'를 중심으로
   *
   * * '나는'은 동작의 주체를,
   * * '밥을'은 동작의 대상을,
   * * '어제'는 동작의 시점을
   * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#predicateRoles|Word#predicateRoles} 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#roles|Sentence#roles} 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.RoleEdge|RoleEdge} 의미역 구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @type {RoleEdge[]}
   */

  /**
   * 의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 논항인 상위 의미역 구조를 돌려줌.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
   *
   * 동사 '먹었다'를 중심으로
   *
   * * '나는'은 동작의 주체를,
   * * '밥을'은 동작의 대상을,
   * * '어제'는 동작의 시점을
   * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#argumentRoles|Word#argumentRoles} 어절이 술어인 논항들의 [RoleEdge] 목록을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#roles|Sentence#roles} 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.RoleEdge|RoleEdge} 의미역 구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @type {RoleEdge[]}
   */

  /**
   * 어절을 생성합니다.
   * @param {!Object} value 어절 값 객체
   * @param {!string} value.surface 어절의 표면형
   * @param {!Morpheme[]} value.morphemes 어절에 포함되는 형태소의 목록
   * @param {*} [value.reference=undefined] Java 어절 객체
   */
  constructor(value) {
    (0, _common.typeCheck)([value.surface], 'string');
    super(value.morphemes, 'Morpheme');

    _defineProperty(this, "_surface", void 0);

    _defineProperty(this, "id", void 0);

    _defineProperty(this, "phrase", void 0);

    _defineProperty(this, "dependentEdges", []);

    _defineProperty(this, "governorEdge", void 0);

    _defineProperty(this, "argumentRoles", []);

    _defineProperty(this, "predicateRoles", []);

    writeonlyonce(this, -1, 'id');
    writeonlyonce(this, undefined, 'phrase', 'governorEdge');
    this._surface = value.surface;
    this.reference = value.reference;

    for (const [i, morph] of this.entries()) {
      morph.word = this;
      morph.id = i;
    }
  }

  _initReference() {
    return _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'Word')(this.surface, _jvm.JVM.listOf(this.map(m => m.reference)));
  }
  /**
   * 어절의 표면형 String.
   * @type string
   */


  get surface() {
    return this._surface;
  }
  /**
   * @return {string} 어절의 표면형 String.
   */


  getSurface() {
    return this.surface;
  }
  /**
   * @return {number} 어절의 문장 내 위치입니다.
   */


  getId() {
    return this.id;
  }
  /**
   * 개체명 분석을 했다면, 현재 어절이 속한 개체명 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
   *
   * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
   *
   * * '트럼프': 인물
   * * '미국' : 국가
   * * '대통령' : 직위
   * * '사우디' : 국가
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Morpheme#entities|Morpheme#entities} 형태소를 포함하는 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#entities|Sentence#entities} 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity|Entity} 개체명을 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
   *
   * @type {Entity[]}
   */


  get entities() {
    let result = [];

    for (const morpheme of this) {
      for (const entity of morpheme.entities) {
        if (!result.includes(entity)) {
          result.push(entity);
        }
      }
    }

    return result;
  }

  /**
   * 개체명 분석을 했다면, 현재 어절이 속한 개체명 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
   *
   * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
   *
   * * '트럼프': 인물
   * * '미국' : 국가
   * * '대통령' : 직위
   * * '사우디' : 국가
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Morpheme#entities|Morpheme#entities} 형태소를 포함하는 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#entities|Sentence#entities} 문장에 포함된 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity|Entity} 개체명을 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
   *
   * @return {Entity[]} [Entity]의 목록입니다. 분석 결과가 없으면 빈 리스트.
   */
  getEntities() {
    return this.entities;
  }
  /**
   * 구문분석을 했다면, 현재 어절이 속한 직속 상위 구구조(Phrase)를 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **구문구조 분석** 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다
   *
   * * 나는 밥을 먹었고
   * * 영희는 짐을 쌌다
   *
   * 각 절은 3개의 구를 포함합니다
   *
   * * 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
   * * 먹었고, 쌌다: 용언구
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 구문구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#syntaxTree|Sentence#syntaxTree} 전체 문장을 분석한 [SyntaxTree]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.SyntaxTree|SyntaxTree} 구문구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @return {SyntaxTree} 어절의 상위 구구조 [SyntaxTree]. 분석 결과가 없으면 undefined.
   */


  getPhrase() {
    return this.phrase;
  }
  /**
   * 의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 지배소인 하위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
   *
   * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
   *
   * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
   * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
   * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
   * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
   * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#governorEdge|Word#governorEdge} 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#dependencies|Sentence#dependencies} 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
   * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
   * * {@link module:koalanlp/data.DepEdge|DepEdge} 의존구문구조의 저장형태
   *
   * @return {DepEdge[]} 어절이 지배하는 의존구문구조 [DepEdge]의 목록. 분석 결과가 없으면 빈 리스트.
   */


  getDependentEdges() {
    return this.dependentEdges;
  }
  /**
   * 의존구문분석을 했다면, 현재 어절이 의존소인 상위 의존구문 구조의 값을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
   *
   * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
   *
   * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
   * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
   * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
   * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
   * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#dependentEdges|Word#dependentEdges} 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#dependencies|Sentence#dependencies} 전체 문장을 분석한 의존구조 [DepEdge]의 목록을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
   * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
   * * {@link module:koalanlp/data.DepEdge|DepEdge} 의존구문구조의 저장형태
   *
   * @return {DepEdge} 어절이 지배당하는 의존구문구조 [DepEdge]. 분석 결과가 없으면 None
   */


  getGovernorEdge() {
    return this.governorEdge;
  }
  /**
   * 의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 술어로 기능하는 하위 의미역 구조의 목록을 돌려줌.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
   *
   * 동사 '먹었다'를 중심으로
   *
   * * '나는'은 동작의 주체를,
   * * '밥을'은 동작의 대상을,
   * * '어제'는 동작의 시점을
   * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#predicateRoles|Word#predicateRoles} 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#roles|Sentence#roles} 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.RoleEdge|RoleEdge} 의미역 구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @return {RoleEdge[]} 어절이 술어로 기능하는 하위 의미역 구조 [RoleEdge]의 목록. 분석 결과가 없으면 빈 리스트.
   */


  getArgumentRoles() {
    return this.argumentRoles;
  }
  /**
   * 의미역 분석을 했다면, 현재 어절이 논항인 상위 의미역 구조를 돌려줌.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
   *
   * 동사 '먹었다'를 중심으로
   *
   * * '나는'은 동작의 주체를,
   * * '밥을'은 동작의 대상을,
   * * '어제'는 동작의 시점을
   * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#argumentRoles|Word#argumentRoles} 어절이 술어인 논항들의 [RoleEdge] 목록을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Sentence#roles|Sentence#roles} 전체 문장을 분석한 의미역 구조 [RoleEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.RoleEdge|RoleEdge} 의미역 구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @return {RoleEdge[]} 어절이 논항인 상위 의미역 구조 [RoleEdge]. 분석 결과가 없으면 None.
   */


  getPredicateRoles() {
    return this.predicateRoles;
  }
  /**
   * 품사분석 결과를, 1행짜리 String으로 변환합니다.
   *
   * 예) '나/NP+는/JX'
   *
   * **[참고]**
   * * 세종 품사표기는 {@link module:koalanlp/types.POS|POS} 를 참고하세요.
   *
   * @return {string} 각 형태소별로 "표면형/품사" 형태로 기록하고 이를 +로 이어붙인 문자열.
   */


  singleLineString() {
    return this.map(m => `${m.surface}/${m._tag}`).join('+');
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return `${this.surface} = ${this.singleLineString()}`;
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  equals(other) {
    return super.equals(other) && this.surface === other.surface;
  }
  /***
   * 타 어절 객체 [other]와 표면형이 같은지 비교합니다.
   * @param {Word} other 표면형을 비교할 어절
   * @return {boolean} 표면형이 같으면 True
   */


  equalsWithoutTag(other) {
    return this.surface === other.surface;
  }

}
/**
 * 문장을 저장하는 Class 입니다.
 *
 * @augments ImmutableArray.<Word>
 */


exports.Word = Word;

class Sentence extends ImmutableArray {
  /**
   * 구문분석을 했다면, 최상위 구구조(Phrase)를 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **구문구조 분석** 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다
   *
   * * 나는 밥을 먹었고
   * * 영희는 짐을 쌌다
   *
   * 각 절은 3개의 구를 포함합니다
   *
   * * 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
   * * 먹었고, 쌌다: 용언구
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 구문구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#phrase|Word#phrase} 어절의 직속 상위 [SyntaxTree]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.SyntaxTree|SyntaxTree} 구문구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값
   * @type {SyntaxTree}
   */

  /**
   * 의존구문분석을 했다면, 문장에 포함된 모든 의존구조의 목록을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
   *
   * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
   *
   * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
   * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
   * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
   * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
   * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#governorEdge|Word#governorEdge} 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#dependentEdges|Word#dependentEdges} 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
   * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
   * * {@link module:koalanlp/data.DepEdge|DepEdge} 의존구문구조의 저장형태
   *
   * @type {DepEdge[]}
   */

  /**
   * 의미역 분석을 했다면, 문장에 포함된 의미역 구조의 목록을 돌려줌.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
   *
   * 동사 '먹었다'를 중심으로
   *
   * * '나는'은 동작의 주체를,
   * * '밥을'은 동작의 대상을,
   * * '어제'는 동작의 시점을
   * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#predicateRoles|Word#predicateRoles} 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#argumentRoles|Word#argumentRoles} 어절이 술어인 [RoleEdge]의 논항들을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.RoleEdge|RoleEdge} 의미역 구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @type {RoleEdge[]}
   */

  /**
   * 개체명 분석을 했다면, 문장의 모든 개체명 목록을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
   *
   * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
   *
   * * '트럼프': 인물
   * * '미국' : 국가
   * * '대통령' : 직위
   * * '사우디' : 국가
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Morpheme#entities|Morpheme#entities} 형태소를 포함하는 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#entities|Word#entities} 해당 어절을 포함하는 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity|Entity} 개체명을 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
   *
   * @type {Entity[]}
   */

  /**
   * 문장 내에 포함된 공통 지시어 또는 대용어들의 묶음을 제공합니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **공지시어 해소** 는 문장 내 또는 문장 간에 같은 대상을 지칭하는 어구를 찾아 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '삼성그룹의 계열사인 삼성물산은 같은 그룹의 계열사인 삼성생명과 함께'라는 문장에서
   *
   * * '삼성그룹'과 '같은 그룹'을 찾아 묶는 것을 말합니다.
   *
   * **영형대용어 분석** 은 문장에서 생략된 기능어를 찾아 문장 내 또는 문장 간에 언급되어 있는 어구와 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희도 먹었다'라는 문장에서,
   *
   * * '먹었다'의 목적어인 '밥을'이 생략되어 있음을 찾는 것을 말합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.CorefResolver|CorefResolver} 공지시어 해소, 대용어 분석기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity#corefGroup|Entity#corefGroup} 해당 개체명이 포함된 개체명 묶음 [CoreferenceGroup]을 반환하는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.CoreferenceGroup|CoreferenceGroup} 동일한 대상을 지칭하는 개체명을 묶는 API
   *
   * @type {CoreferenceGroup[]}
   */

  /**
   * 문장을 만듭니다.
   * @param {!Object|Word[]} value 자바 문장 객체 또는 어절의 Array.
   */
  constructor(value) {
    if (!Array.isArray(value)) {
      let words = _jvm.JVM.toJsArray(value, w => new Word({
        surface: w.getSurface(),
        morphemes: _jvm.JVM.toJsArray(w, m => new Morpheme({
          surface: m.getSurface(),
          tag: m.getTag().name(),
          originalTag: m.getOriginalTag(),
          reference: m
        })),
        reference: w
      }));

      super(words, 'Word');

      _defineProperty(this, "syntaxTree", void 0);

      _defineProperty(this, "dependencies", []);

      _defineProperty(this, "roles", []);

      _defineProperty(this, "entities", []);

      _defineProperty(this, "corefGroups", []);

      writeonlyonce(this, undefined, 'syntaxTree');
      replaceableifempty(this, 'dependencies', 'roles', 'entities', 'corefGroups');
      this.syntaxTree = this._reconSyntaxTree(value.getSyntaxTree());
      this.dependencies = _jvm.JVM.toJsArray(value.getDependencies(), x => this._getDepEdge(x));
      this.roles = _jvm.JVM.toJsArray(value.getRoles(), x => this._getRole(x));
      this.entities = _jvm.JVM.toJsArray(value.getEntities(), x => this._getEntity(x));
      this.corefGroups = _jvm.JVM.toJsArray(value.getCorefGroups(), x => this._getCorefGroup(x));
      this.reference = value;
    } else {
      super(value, 'Word');

      _defineProperty(this, "syntaxTree", void 0);

      _defineProperty(this, "dependencies", []);

      _defineProperty(this, "roles", []);

      _defineProperty(this, "entities", []);

      _defineProperty(this, "corefGroups", []);

      writeonlyonce(this, 'syntaxTree');
      replaceableifempty(this, 'dependencies', 'roles', 'entities', 'corefGroups');
    }

    for (const [i, word] of this.entries()) {
      word.id = i;
    }
  }

  _getWord(jword) {
    if ((0, _common.isDefined)(jword)) {
      return this[jword.getId()];
    } else {
      return undefined;
    }
  }

  _getMorph(jmorph) {
    if ((0, _common.isDefined)(jmorph)) {
      return this[jmorph.getWord().getId()][jmorph.getId()];
    } else {
      return undefined;
    }
  }

  _reconSyntaxTree(jtree) {
    if (!(0, _common.isDefined)(jtree)) return undefined;
    let term;
    let nonTerms;

    if ((0, _common.isDefined)(jtree.getTerminal())) {
      term = this._getWord(jtree.getTerminal());
    }

    if (jtree.hasNonTerminals()) {
      nonTerms = _jvm.JVM.toJsArray(jtree, x => this._reconSyntaxTree(x));
    }

    let tree = new SyntaxTree({
      label: jtree.getLabel().name(),
      terminal: term,
      children: nonTerms,
      originalLabel: (0, _common.getOrUndefined)(jtree.getOriginalLabel())
    });
    tree.reference = jtree;
    return tree;
  }

  _getDepEdge(e) {
    let deptype = (0, _common.getOrUndefined)(e.getDepType());
    deptype = (0, _common.isDefined)(deptype) ? deptype.name() : deptype;
    let edge = new DepEdge({
      governor: this._getWord(e.getGovernor()),
      dependent: this._getWord(e.getDependent()),
      type: e.getType().name(),
      depType: deptype,
      originalLabel: (0, _common.getOrUndefined)(e.getOriginalLabel())
    });
    edge.reference = e;
    return edge;
  }

  _getRole(e) {
    let edge = new RoleEdge({
      predicate: this._getWord(e.getPredicate()),
      argument: this._getWord(e.getArgument()),
      label: e.getLabel().name(),
      modifiers: _jvm.JVM.toJsArray(e.getModifiers(), x => this._getWord(x)),
      originalLabel: (0, _common.getOrUndefined)(e.getOriginalLabel())
    });
    edge.reference = e;
    return edge;
  }

  _getEntity(e) {
    let enty = new Entity({
      surface: e.getSurface(),
      label: e.getLabel().name(),
      fineLabel: e.getFineLabel(),
      morphemes: _jvm.JVM.toJsArray(e, x => this._getMorph(x)),
      originalLabel: (0, _common.getOrUndefined)(e.getOriginalLabel())
    });
    enty.reference = e;
    return enty;
  }

  _getCorefGroup(c) {
    let coref = new CoreferenceGroup(_jvm.JVM.toJsArray(c, e => {
      let referenced = this._getEntity(e);

      return this.entities.find(enty => enty.equals(referenced));
    }));
    coref.reference = c;
    return coref;
  }

  _initReference() {
    let jsent = _jvm.JVM.koalaClassOf('data', 'Sentence')(_jvm.JVM.listOf(this.map(w => w.reference)));

    if ((0, _common.isDefined)(this.syntaxTree)) {
      jsent.setSyntaxTree(this.syntaxTree.reference);
    }

    if (this.roles.length > 0) {
      jsent.setRoleEdges(_jvm.JVM.listOf(this.roles.map(e => e.reference)));
    }

    if (this.dependencies.length > 0) {
      jsent.setDepEdges(_jvm.JVM.listOf(this.dependencies.map(e => e.reference)));
    }

    if (this.entities.length > 0) {
      jsent.setEntities(_jvm.JVM.listOf(this.entities.map(e => e.reference)));
    }

    if (this.corefGroups.length > 0) {
      jsent.setCorefGroups(_jvm.JVM.listOf(this.corefGroups.map(e => e.reference)));
    }

    return jsent;
  }
  /**
   * 구문분석을 했다면, 최상위 구구조(Phrase)를 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **구문구조 분석** 은 문장의 구성요소들(어절, 구, 절)이 이루는 문법적 구조를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는 2개의 절이 있습니다
   *
   * * 나는 밥을 먹었고
   * * 영희는 짐을 쌌다
   *
   * 각 절은 3개의 구를 포함합니다
   *
   * * 나는, 밥을, 영희는, 짐을: 체언구
   * * 먹었고, 쌌다: 용언구
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 구문구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#phrase|Word#phrase} 어절의 직속 상위 [SyntaxTree]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.SyntaxTree|SyntaxTree} 구문구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 구구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @return {SyntaxTree} 최상위 구구조 [SyntaxTree]. 분석 결과가 없으면 undefined.
   */


  getSyntaxTree() {
    return this.syntaxTree;
  }
  /**
   * 의존구문분석을 했다면, 문장에 포함된 모든 의존구조의 목록을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의존구조 분석** 은 문장의 구성 어절들이 의존 또는 기능하는 관계를 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희는 짐을 쌌다'라는 문장에는
   *
   * 가장 마지막 단어인 '쌌다'가 핵심 어구가 되며,
   *
   * * '먹었고'가 '쌌다'와 대등하게 연결되고
   * * '나는'은 '먹었고'의 주어로 기능하며
   * * '밥을'은 '먹었고'의 목적어로 기능합니다.
   * * '영희는'은 '쌌다'의 주어로 기능하고,
   * * '짐을'은 '쌌다'의 목적어로 기능합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.Parser|Parser} 의존구조 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#governorEdge|Word#governorEdge} 어절이 지배당하는 상위 의존구조 [DepEdge]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#dependentEdges|Word#dependentEdges} 어절이 직접 지배하는 하위 의존구조 [DepEdge]의 목록를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/types.PhraseTag|PhraseTag} 의존구조의 형태 분류를 갖는 Enum 값 (구구조 분류와 같음)
   * * {@link module:koalanlp/types.DependencyTag|DependencyTag} 의존구조의 기능 분류를 갖는 Enum 값
   * * {@link module:koalanlp/data.DepEdge|DepEdge} 의존구문구조의 저장형태
   * @return {DepEdge[]} 문장 내 모든 의존구문구조 [DepEdge]의 목록. 분석 결과가 없으면 빈 리스트.
   */


  getDependencies() {
    return this.dependencies;
  }
  /**
   * 의미역 분석을 했다면, 문장에 포함된 의미역 구조의 목록을 돌려줌.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **의미역 결정** 은 문장의 구성 어절들의 역할/기능을 분석하는 방법입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 어제 집에서 먹었다'라는 문장에는
   *
   * 동사 '먹었다'를 중심으로
   *
   * * '나는'은 동작의 주체를,
   * * '밥을'은 동작의 대상을,
   * * '어제'는 동작의 시점을
   * * '집에서'는 동작의 장소를 나타냅니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.RoleLabeler|RoleLabeler} 의미역 분석을 수행하는 interface.
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#predicateRoles|Word#predicateRoles} 어절이 논항인 [RoleEdge]의 술어를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#argumentRoles|Word#argumentRoles} 어절이 술어인 [RoleEdge]의 논항들을 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.RoleEdge|RoleEdge} 의미역 구조를 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.RoleType|RoleType} 의미역 분류를 갖는 Enum 값
   *
   * @return {RoleEdge[]} 문장 속의 모든 의미역 구조 [RoleEdge]의 목록. 분석 결과가 없으면 빈 리스트.
   */


  getRoles() {
    return this.roles;
  }
  /**
   * 개체명 분석을 했다면, 문장의 모든 개체명 목록을 돌려줍니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **개체명 인식** 은 문장에서 인물, 장소, 기관, 대상 등을 인식하는 기술입니다.
   *
   * 예) '철저한 진상 조사를 촉구하는 국제사회의 목소리가 커지고 있는 가운데, 트럼프 미국 대통령은 되레 사우디를 감싸고 나섰습니다.'에서, 다음을 인식하는 기술입니다.
   *
   * * '트럼프': 인물
   * * '미국' : 국가
   * * '대통령' : 직위
   * * '사우디' : 국가
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.EntityRecognizer|EntityRecognizer} 개체명 인식기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Morpheme#entities|Morpheme#entities} 형태소를 포함하는 모든 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Word#entities|Word#entities} 해당 어절을 포함하는 [Entity]를 가져오는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity|Entity} 개체명을 저장하는 형태
   * * {@link module:koalanlp/types.CoarseEntityType|CoarseEntityType} [Entity]의 대분류 개체명 분류구조 Enum 값
   *
   * @return {Entity[]} 문장에 포함된 모든 [Entity]의 목록입니다.
   */


  getEntities() {
    return this.entities;
  }
  /**
   * 문장 내에 포함된 공통 지시어 또는 대용어들의 묶음을 제공합니다.
   *
   * **[참고]**
   *
   * **공지시어 해소** 는 문장 내 또는 문장 간에 같은 대상을 지칭하는 어구를 찾아 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '삼성그룹의 계열사인 삼성물산은 같은 그룹의 계열사인 삼성생명과 함께'라는 문장에서
   *
   * * '삼성그룹'과 '같은 그룹'을 찾아 묶는 것을 말합니다.
   *
   * **영형대용어 분석** 은 문장에서 생략된 기능어를 찾아 문장 내 또는 문장 간에 언급되어 있는 어구와 묶는 분석과정입니다.
   *
   * 예) '나는 밥을 먹었고, 영희도 먹었다'라는 문장에서,
   *
   * * '먹었다'의 목적어인 '밥을'이 생략되어 있음을 찾는 것을 말합니다.
   *
   * 아래를 참고해보세요.
   *
   * * {@link module:koalanlp/proc.CorefResolver|CorefResolver} 공지시어 해소, 대용어 분석기 interface
   * * {@link module:koalanlp/data.Entity#corefGroup|Entity#corefGroup} 해당 개체명이 포함된 개체명 묶음 [CoreferenceGroup]을 반환하는 API
   * * {@link module:koalanlp/data.CoreferenceGroup|CoreferenceGroup} 동일한 대상을 지칭하는 개체명을 묶는 API
   *
   * @return {CoreferenceGroup[]} 공통된 대상을 묶은 [CoreferenceGroup]의 목록. 없다면 빈 리스트.
   */


  getCorefGroups() {
    return this.corefGroups;
  }
  /**
   * 체언(명사, 수사, 대명사) 및 체언 성격의 어휘를 포함하는 어절들을 가져옵니다.
   *
   * - 포함: 체언, 명사형 전성어미 [POS.ETN], 명사 파생 접미사 [POS.XSN]
   * - 제외: 관형형 전성어미 [POS.ETM], 동사/형용사/부사 파생 접미사 [POS.XSV], [POS.XSA], [POS.XSM]
   * - 가장 마지막에 적용되는 어미/접미사를 기준으로 판정함
   *
   * **[참고]**
   *
   * **전성어미** 는 용언 따위에 붙어 다른 품사의 기능을 수행하도록 변경하는 어미입니다.
   * 예) '멋지게 살다'를 '멋지게 삶'으로 바꾸는 명사형 전성어미 '-ㅁ'이 있습니다. 원 기능은 동사이므로 부사의 수식을 받고 있습니다.
   *
   * **파생접미사** 는 용언의 어근이나 단어 따위에 붙어서 명사로 파생되도록 하는 접미사입니다.
   * 예) 역시 '살다'를 '삶'으로 바꾸는 명사파생 접미사 '-ㅁ'이 있습니다. 이 경우 명사이므로 '멋진 삶'과 같이 형용사의 수식을 받습니다.
   *
   * @type {Word[]}
   */


  get nouns() {
    let result = [];

    for (const word of this) {
      const inclusion = word.findIndex(m => m.isNoun() || m.hasTagOneOf('ETN', 'XSN'));
      const exclusion = word.findLastIndex(m => m.hasTagOneOf('XSV', 'XSA', 'XSM'));

      if (inclusion !== -1 && inclusion > exclusion) {
        result.push(word);
      }
    }

    return result;
  }
  /**
   * 체언(명사, 수사, 대명사) 및 체언 성격의 어휘를 포함하는 어절들을 가져옵니다.
   *
   * - 포함: 체언, 명사형 전성어미 [POS.ETN], 명사 파생 접미사 [POS.XSN]
   * - 제외: 관형형 전성어미 [POS.ETM], 동사/형용사/부사 파생 접미사 [POS.XSV], [POS.XSA], [POS.XSM]
   * - 가장 마지막에 적용되는 어미/접미사를 기준으로 판정함
   *
   * **[참고]**
   *
   * **전성어미** 는 용언 따위에 붙어 다른 품사의 기능을 수행하도록 변경하는 어미입니다.
   * 예) '멋지게 살다'를 '멋지게 삶'으로 바꾸는 명사형 전성어미 '-ㅁ'이 있습니다. 원 기능은 동사이므로 부사의 수식을 받고 있습니다.
   *
   * **파생접미사** 는 용언의 어근이나 단어 따위에 붙어서 명사로 파생되도록 하는 접미사입니다.
   * 예) 역시 '살다'를 '삶'으로 바꾸는 명사파생 접미사 '-ㅁ'이 있습니다. 이 경우 명사이므로 '멋진 삶'과 같이 형용사의 수식을 받습니다.
   *
   * @return {Word[]} 체언 또는 체언 성격의 어휘를 포함하는 어절의 목록
   */


  getNouns() {
    return this.nouns;
  }
  /**
   * 용언(동사, 형용사) 및 용언 성격의 어휘를 포함하는 어절들을 가져옵니다.
   *
   * - 포함: 용언, 동사 파생 접미사 [POS.XSV]
   * - 제외: 명사형/관형형 전성어미 [POS.ETN], [POS.ETM], 명사/형용사/부사 파생 접미사 [POS.XSN], [POS.XSA], [POS.XSM]
   * - 가장 마지막에 적용되는 어미/접미사를 기준으로 판정함
   *
   * **[참고]**
   *
   * **전성어미** 는 용언 따위에 붙어 다른 품사의 기능을 수행하도록 변경하는 어미입니다.
   * 예) '멋지게 살다'를 '멋지게 삶'으로 바꾸는 명사형 전성어미 '-ㅁ'이 있습니다. 원 기능은 동사이므로 부사의 수식을 받고 있습니다.
   *
   * **파생접미사** 는 용언의 어근이나 단어 따위에 붙어서 명사로 파생되도록 하는 접미사입니다.
   * 예) 역시 '살다'를 '삶'으로 바꾸는 명사파생 접미사 '-ㅁ'이 있습니다. 이 경우 명사이므로 '멋진 삶'과 같이 형용사의 수식을 받습니다.
   *
   * @type {Word[]}
   */


  get verbs() {
    let result = [];

    for (const word of this) {
      const inclusion = word.findIndex(m => m.isPredicate() || m.tag.equals(_types.POS.XSV));
      const exclusion = word.findLastIndex(m => m.hasTagOneOf('ETN', 'ETM', 'XSN', 'XSA', 'XSM'));

      if (inclusion !== -1 && inclusion > exclusion) {
        result.push(word);
      }
    }

    return result;
  }
  /**
   * 용언(동사, 형용사) 및 용언 성격의 어휘를 포함하는 어절들을 가져옵니다.
   *
   * - 포함: 용언, 동사 파생 접미사 [POS.XSV]
   * - 제외: 명사형/관형형 전성어미 [POS.ETN], [POS.ETM], 명사/형용사/부사 파생 접미사 [POS.XSN], [POS.XSA], [POS.XSM]
   * - 가장 마지막에 적용되는 어미/접미사를 기준으로 판정함
   *
   * **[참고]**
   *
   * **전성어미** 는 용언 따위에 붙어 다른 품사의 기능을 수행하도록 변경하는 어미입니다.
   * 예) '멋지게 살다'를 '멋지게 삶'으로 바꾸는 명사형 전성어미 '-ㅁ'이 있습니다. 원 기능은 동사이므로 부사의 수식을 받고 있습니다.
   *
   * **파생접미사** 는 용언의 어근이나 단어 따위에 붙어서 명사로 파생되도록 하는 접미사입니다.
   * 예) 역시 '살다'를 '삶'으로 바꾸는 명사파생 접미사 '-ㅁ'이 있습니다. 이 경우 명사이므로 '멋진 삶'과 같이 형용사의 수식을 받습니다.
   *
   * @return {Word[]} 용언 또는 용언 성격의 어휘를 포함하는 어절의 목록
   */


  getVerbs() {
    return this.verbs;
  }
  /**
   * 수식언(관형사, 부사) 및 수식언 성격의 어휘를 포함하는 어절들을 가져옵니다.
   *
   * - 포함: 수식언, 관형형 전성어미 [POS.ETM], 형용사/부사 파생 접미사 [POS.XSA], [POS.XSM]
   * - 제외: 명사형 전성어미 [POS.ETN], 명사/동사 파생 접미사 [POS.XSN], [POS.XSV]
   * - 가장 마지막에 적용되는 어미/접미사를 기준으로 판정함
   *
   * **[참고]**
   *
   * **전성어미** 는 용언 따위에 붙어 다른 품사의 기능을 수행하도록 변경하는 어미입니다.
   * 예) '멋지게 살다'를 '멋지게 삶'으로 바꾸는 명사형 전성어미 '-ㅁ'이 있습니다. 원 기능은 동사이므로 부사의 수식을 받고 있습니다.
   *
   * **파생접미사** 는 용언의 어근이나 단어 따위에 붙어서 명사로 파생되도록 하는 접미사입니다.
   * 예) 역시 '살다'를 '삶'으로 바꾸는 명사파생 접미사 '-ㅁ'이 있습니다. 이 경우 명사이므로 '멋진 삶'과 같이 형용사의 수식을 받습니다.
   *
   * @type {Word[]}
   */


  get modifiers() {
    let result = [];

    for (const word of this) {
      const inclusion = word.findIndex(m => m.isPredicate() || m.hasTagOneOf("ETM", "XSA", "XSM"));
      const exclusion = word.findLastIndex(m => m.hasTagOneOf("ETN", "XSN", "XSV"));

      if (inclusion !== -1 && inclusion > exclusion) {
        result.push(word);
      }
    }

    return result;
  }
  /**
   * 수식언(관형사, 부사) 및 수식언 성격의 어휘를 포함하는 어절들을 가져옵니다.
   *
   * - 포함: 수식언, 관형형 전성어미 [POS.ETM], 형용사/부사 파생 접미사 [POS.XSA], [POS.XSM]
   * - 제외: 명사형 전성어미 [POS.ETN], 명사/동사 파생 접미사 [POS.XSN], [POS.XSV]
   * - 가장 마지막에 적용되는 어미/접미사를 기준으로 판정함
   *
   * **[참고]**
   *
   * **전성어미** 는 용언 따위에 붙어 다른 품사의 기능을 수행하도록 변경하는 어미입니다.
   * 예) '멋지게 살다'를 '멋지게 삶'으로 바꾸는 명사형 전성어미 '-ㅁ'이 있습니다. 원 기능은 동사이므로 부사의 수식을 받고 있습니다.
   *
   * **파생접미사** 는 용언의 어근이나 단어 따위에 붙어서 명사로 파생되도록 하는 접미사입니다.
   * 예) 역시 '살다'를 '삶'으로 바꾸는 명사파생 접미사 '-ㅁ'이 있습니다. 이 경우 명사이므로 '멋진 삶'과 같이 형용사의 수식을 받습니다.
   *
   * @return {Word[]} 수식언 또는 수식언 성격의 어휘를 포함하는 어절의 목록
   */


  getModifiers() {
    return this.modifiers;
  }
  /**
   * 어절의 표면형을 이어붙이되, 지정된 [delimiter]로 띄어쓰기 된 문장을 반환합니다.
   * @param {!string} [delimiter=' '] 어절 사이의 띄어쓰기 방식. 기본값 = 공백(" ")
   * @return {string} 띄어쓰기 된 문장입니다.
   */


  surfaceString(delimiter = ' ') {
    return this.map(w => w.surface).join(delimiter);
  }
  /**
   * 품사분석 결과를, 1행짜리 String으로 변환합니다.
   * @return {string} 품사분석 결과를 담은 1행짜리 String.
   */


  singleLineString() {
    return this.map(w => w.singleLineString()).join(' ');
  }
  /**
   * @inheritDoc
   */


  toString() {
    return this.surfaceString();
  }

}

exports.Sentence = Sentence;