kuromoji.js使って構文解析した - Qiita
こんにちは、らこです。先日から話題になってるJavaScriptの形態素解析器kuromoji.jsを使って、確率自由文脈文法で構文解析してみました。(注意:アルゴリズムの解説記事 ではない です) 結論 kuromoji.js遊びまくれるのでみんな使おう kuromoji.d.ts書いた 私は型大好き人間なのでTypeScript使ってkuromoji.js使いました。型定義ファイルは自分が使う部分だけエイヤっと自作しました(laco0416/kuromoji.d.ts)。 あと、プロジェクトに↑の自作型定義ファイルを読み込むのにdtsm使いました。tsd使ってたのが馬鹿らしくなるくらい便利です。作者のvvakameさんによるわかりやすい紹介はこちら 確率自由文脈文法とは ちゃんと説明すると長くなりますしうまく説明できる自信もないので、ばっさりカットします。 雰囲気つかむにはここらへんを
Python形態素解析ライブラリ3つを徹底比較 - Qiita
はじめに 形態素解析ツールは数多く存在するが，それぞれの特徴を理解した上で利用することが重要である． 今回はPythonから利用できる形態素解析ツール3つを比較してみた． MeCab CRF(Conditional Random Fields)を用いたパラメータ推定 判別精度，実行速度ともに高く，標準的な使い方をするのであればMeCabを使うのが間違いないと思われる．ただしライブラリはちょっと重い． In[1]: import MeCab In[2]: mecab = MeCab.Tagger() In[3]: %time print mecab.parse("りんごは人間の身体にとって大変良い効果があることが立証されています") りんご 名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 人間 名詞,一般,*,*,*,*,人間,ニンゲン,ニン
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
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
単語の数学的表現メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 単語をベクトルや確率分布などの数学的表現で扱いたい場合があったりする。 しかし、「どのようなベクトル・確率分布にすべきか？」などはタスクに依存したりして、自明じゃない。 たくさんあって、派生や新しいものもどんどんでていると思うので、どんなものがあるか調べたかぎりメモ。 One hot表現 各次元が「その単語か否か」を表すベクトルで表現 次元の大きさ＝ボキャブラリ数 例: スカイツリー = (「船」か否か, 「スカイツリー」か否か, ... ) = (0,1,0,...) 素性のどれか1つしか1にならなくてスパースネスの問題がでる 未知語はゼロベクトルになってしまう 文字nグラムによる表現 単語の表層から得られる情報を利用 単語に出現している文字nグラムを利用 カタカナ語とか有効そう 例: スカイツリー = (「スカ」の出現回数, 「カイ」の出現回数, 「イツ」の出現回数, 「アア
第1回にこにこテキストマイニング勉強会に参加しました #nicotextmining - nokunoの日記
というわけで参加してきました。第1回 にこにこテキストマイニング勉強会 : ATND 目的テキストマイニングについての学習のスタートアップテキストマイニング技術に関して気軽に参加・議論することができる場の提供 概要テキストマイニングとは、例えば製品の評判をweb上のテキストから抽出したり、大量のアンケートテキストを分析するために用いられる技術であり、特にマーケティングの場で多くの利用例があります。この勉強会ではそうしたテキストマイニングを題材とし、用いられている要素技術とそれに関わる課題の議論、またテキストマイニングを実務に活かす方法について考えていきます。 会場のオラクルセミナールームでは隣でPythonハッカソンが行われており、そちらにも知り合いがいたり飲み物が無料だったりして居心地の良い場所が形成されていました（入るまでが大変でしたが‥）。Python Hack-a-thon 201
映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた - ぬいぐるみライフ？
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての
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Pure Go で辞書同梱な形態素解析器 kagome を公開してみました - Qiita
自然言語処理