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自作 Python ライブラリ cjholiday 日本の祝日を判定する jholiday.py の C エクステンション版です。 GitHub >>> import cjholiday >>> cjholiday.holiday_name(2020, 7, 24) 'スポーツの日' qreki.py 旧暦および六曜を算出します。オリジナルは QREKI.AWK です。 qreki.py ファイルのみで動作させることができます。しかし、 setup.py build を行って _qreki C エクステンションをビルドすることで、より高速の動作が可能となります。 GitHub 使用法 >>> from qreki import Kyureki >>> k = Kyureki.from_ymd(2009, 11, 27) >>> print k 2009年10月11日 >>> print k
形態素解析エンジン MeCab 0.97 とその Python バインディングを MinGW でビルドする - 銀月の符号
環境は Windows XP, Python 2.5.2（公式サイトのインストーラーより）。この環境に MinGW, msys をセットアップし、これを用いて MeCab 0.97 をビルド。その後 MeCab Python バインディングをビルドした際の手順についてのメモ。 のまえにバイナリが欲しい方へ(2010/8/10 追記) mecab-python の Windows 用バイナリ、ダウンロード MeCab 0.98 もあります。また Python 2.6, 2.7 用も作りました。 MinGW インストール MinGW-5.1.4.exe 今回は Previous, Candidate ではなく Current 版を入れた。2008/11/8 現在、入った gcc のバージョンは 3.4.5 。 msys インストール MSYS 1.0.10.exe インストール中に以下のように
形態素解析エンジン MeCab 0.98pre3 野良ビルド - 銀月の符号
MeCab 0.98pre3 の Python バインディングを Windows XP Pro, MinGW, Python 2.5.4 and Python 2.6.2 という環境でコンパイルしてみた。晒してみる。 方法は昨年11月の『形態素解析エンジン MeCab 0.97 とその Python バインディングを MinGW でビルドする - 銀月の符号』とほぼ変わらず。違いは C:\python26\include, C:\Python26\libs を環境変数 C_INCLUDE_PATH, LIBRARY_PATH に入れていないことくらい。 distutils(つまり setup.py) を用いてビルドする際には不要ということがわかったので。 出来上がったもの mecab-python の Windows 用バイナリ、ダウンロード libmecab-1.dll MinGW で作
WindowsでMeCab Pythonを使う - 人工知能に関する断創録
日本語の文章を単語に分割するには形態素解析を使います。日本語の形態素解析には、ChaSen、MeCab、Yahoo!形態素解析などがあります。ナイーブベイズを用いたブログ記事の自動分類（2010/7/3）でMeCabをPythonから使う方法を簡単にまとめましたが、MeCabはよく使うので再度まとめ直して独立したエントリにしました。Yahoo!形態素解析の使い方は、Yahoo!形態素解析API（2009/4/15）で書きました。 Windowsへの導入方法 MeCabは高性能な形態素解析モジュールでPython、 Ruby、Perl、Javaなどさまざまな言語から使えます。Mac OS XとLinuxでは簡単にコンパイルしてインストールができるのですが、WindowsではMinGWやVisual Studioのインストール、コードの修正が必要でかなり面倒くさい。そこで、Pythonモジュー
LinuxにMecabとmecab-rubyをインストールする | mwSoft
概要 我が家のLinux機（Fedora10）にMecabを入れた際のログです。 入れたものは以下。 MeCab0.98 mecab-ipadic-2.7.0-20070801 mecab-naist-jdic-0.6.1-20090630 unidic-mecab-1.3.12 mecab-ruby-0.98 以上5つです。 ここでは入れた際に打ったコマンドと、簡単なサンプルを載せておきたいと思います。 MeCabのインストール ダウンロードはこちら http://sourceforge.net/projects/mecab/files/ Linuxであれば、mecab-x.xx.tar.gz（x.xxはバージョン番号）を持ってきます。持ってきたら解凍してinstall。 $ tar xzvf mecab-x.xx.tar.gz $ cd mecab-x.xx $ ./configure
たけまる / Perl - Text::MeCab を使ってみた
_ Perl - Text::MeCab を使ってみた [perl][nlp] MoSQL をインストールしたついでに，MeCab を Perl から使えるようにし てみました．MeCab は日本語の形態素解析を行うツールで，文章を単語に 区切り，品詞名を推定してくれます．たとえば，文章から固有名詞を抜き 出したり，読み仮名をふるときに使えます． MeCab と Text::MeCab というふたつのモジュールがありますが，インタ フェースと速度の面で Text::MeCab が優れているようです． Text::MeCab を使って，わかち書きと品詞推定をやってみました．品詞情 報をハッシュキーで指定できるように，ちょっと工夫してあります (ex. $word->{'品詞'} で品詞名，$word->{'読み'} で読み方を得られる)． MeCab のインストールについては "MoSQL
GREE Labs -オープンソーステクノロジー勉強会 第2回 ―開催のご報告―
404 お探しのページは見つかりません GREE Engineering トップへ戻る
日本テレビ東京で学ぶMeCabのコスト計算 | mwSoft
今回はこの言葉の解析をMeCab＋NAIST辞書にお願いして、結果を分析することで、MeCabが行っているコスト計算について勉強してみたいと思います。 とりあえず実行してみる さっそくMeCabに「日本テレビ東京」を解析してもらいましょう。 $ echo 日本テレビ東京 | mecab 日本 名詞,固有名詞,地域,国,*,*,日本,ニッポン,ニッポン,, テレビ東京 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,テレビ東京,テレビトウキョウ,テレビトーキョー,, EOS 「日本 | テレビ東京」と分けていますね。視聴率的には負けていますが、NAIST辞書的には日本テレビよりもテレビ東京が優先されたようです。 ちなみに「フジテレビ東京」ではどうなるでしょうか。 $ echo フジテレビ東京 | mecab フジテレビ 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,フジテレビ,フジテレビ,フジテレビ,, 東京 名詞,
MeCabのコマンドライン引数一覧とその実行例 | mwSoft
-r --rcfile 使用するリソースファイルを指定する リソースファイルとは、辞書ディレクトリに入っている「dicrc」ファイルを指します。 試しにシステム辞書の「dicrc」ファイルをコピーして、「dicrc2」というファイルを作り、その中の「; simple」の「EOS」を「eos」に書き換えます。するとこんな風になります。 // リソースを指定せずに実行 $ echo テスト | mecab -O simple テスト 名詞-サ変接続 EOS // リソースを改変したdic2に指定して実行 $ echo テスト | mecab -r dicrc2 -O simple -d /usr/local/lib/mecab/dic/naist-jdic テスト 名詞-サ変接続 eos 我が家の環境では、システム辞書ディレクトリをカレントディレクトリとした状態にするか、「-d」でシステム辞書
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
大規模テキスト処理を支える形態素解析技術（工藤拓氏・Google） - Cafe Babe
第80回知識ベースシステム研究会を開催したが，二日間で58名の方々に参加して頂き，積極的に議論に加わって頂いた．この場を借りて，参加してくれた方々に感謝したい．大変遅くなった（爆）が，Googleの工藤拓氏による招待講演「大規模テキスト処理を支える形態素解析技術」の概要を，このブログで報告しておきたい．工藤氏の専門分野は統計的自然言語処理と機械学習であるが，日本語形態素解析エンジンMeCabの開発者であり，他にも自然言語処理関連の有益なツールや，Webベースの日本語入力を可能にするAjax IMEのようなユニークなサービスを提供しているなど，時代をリードする研究開発者の一人である．彼の活動に興味があれば，彼のブログ「きまぐれ日記」は必見だろう． なお，当日は弊社側の不手際で，予定していた工藤氏の重要なデモをおこなうことができなかった．弊社はネットワーク会社であるにもかかわらず，ネットワーク
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FLCLjp/iPhone-Mecab - GitHub
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JUMAN 辞書を使ってみる (Python で人工無能) - 傀儡師の館.Python - 楽天ブログ（Blog）