spaCyとGiNZAを使った日本語自然言語処理 - Qiita

はじめに 本記事では、spaCyとGiNZAを使った日本語の自然言語処理の手順を紹介します。 コードの部分ではspaCyのクラスがわかるように示していますので、ぜひ公式ドキュメントも参照ください。 想定する読者 以下の人を想定して書いてます。 日本語の自然言語処理に興味がある人（※自然言語処理に関する知識は必要ないです。） Pythonのソースコードが読める人 使用するライブラリ 今回はspaCyとGiNZAという2つのライブラリを使用します。 spaCyとは spaCyは高度な自然言語処理を行うためのライブラリです。 自然言語処理では対象とする言語（日本語や英語）によって必要な処理や複雑度が変わるのですが、spaCyは多言語対応を意識して設計・開発されており、そのアーキテクチャから学べることも多く非常に良くできたライブラリです。 spaCyでは訓練済みのモデルを読み込むことで多言語の自然

[misshiki]

“spaCyとGiNZAを使った日本語の自然言語処理の手順を紹介”