Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
TinySegmenterをPythonで書いてみた【Python】 - Programming Magic
Google App Engineではpure-Pythonなライブラリしか使えないため、Google App Engineで形態素解析をする場合には、Yahoo!の形態素解析サービスに処理を投げているものが多い。そうなると当然、他のサービスに依存してしまうため、そのサービスが落ちたりすると困ったことになる。できれば自分で形態素解析をしたいのだが、自分で全て書くには手間がかかるし、MeCabやChasenなどはpure-Pythonなものではないため使えない。 そこで「TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア」のTinySegmenterをPythonで書いてみた。 （ちなみに、Perl版とRuby版は既にあった。） 使い方はsample.pyを見てもらえばわかるが、こんな感じ。 #!-*- coding:utf-8 -*- fr
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
