Twitterの投稿内容から鬱度を測定する - Unchained Life
もうすぐ5月です。 Twitterの投稿内容から鬱度を測定するRubyスクリプトを書いてみました。 これには東京工業大学の高村さんが公開している単語感情極性対応表というものを使っています。 http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pndic_ja.html これはある単語がどの程度の感情を表すかを数値化した表で、-1 ~ +1 までの値が特定の単語に割り当てられています。 その単語がネガティブな感情表現だとマイナスの値、ポジティブな感情表現だとプラスの値になっています。 なので、鬱度を測定といってもポジティブな投稿内容が多いときにはプラスの値を返します。 また日本語文の形態素解析にはYahoo!の日本語形態素解析APIを使っています。 http://developer.yahoo.co.jp/webapi/jlp/ma/v1/parse.html ア
統計的自然言語処理エンジンStaKK - nokunoの日記
統計的自然言語処理エンジンStaKK を開発しました。nokuno’s stakk at master - GitHub 以下、READMEからの引用です。 現在の機能 かな漢字変換 予測変換 または サジェスト スペル訂正 形態素解析 HTTPによるAPIサーバ Trieの直接操作現在は、StaKK は辞書として Mozc （Google日本語入力のOSS版）のデータを使っています。 リバースモードについてStaKK はノーマルモードとリバースモードの2つのモードを持っています。 ノーマルモードでは、かなを入力し、単語（主に漢字）を出力します。 リバースモードでは、単語を入力し、読みや品詞を出力します。これらの2つのモードの応用例をまとめると、次の表のようになります。 機能 ノーマルモード リバースモード Convert かな漢字変換 形態素解析 Predict 予測変換 検索ワードのサ
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