spaCyのDependencyMatcherでレビュー文から情報を抽出してみる
これは、自然言語処理 Advent Calendar 2021の20日目の記事です。 新卒2年目のエンジニア、吉成です。 普段はフォルシアのDXプラットフォーム部・技術研究所という2つの部署に所属し、web開発と自然言語処理の二足の草鞋を履いています。二兎を追う者は一兎をも得ずという言葉もありますが、今はひーひー言いながらも二兎を追えるエンジニアを目指しています。 ところで皆さん、依存構造解析してますか？ 依存構造解析は自然言語処理の実応用において重要な基礎解析の1つです。文中のどの単語（あるいは句）がどの単語（句）に依存しているか、またそれらの単語（句）間はどんな関係を持っているのか（依存構造）を解析します。一般的に依存構造解析は、文を単語や形態素に分割したり、単語や形態素に品詞のラベルを付与したりする形態素解析と呼ばれる処理の後に行われます。 （画像：「部屋から見える夜景が美しかった。
spaCy入門 (1) - 事始め｜npaka
以下の記事を参考に書いてます。サンプルは「GiNZA」で日本語対応してます。 ・spaCy 101: Everything you need to know 1. spaCy とは？「spaCy」は、Pythonの自然言語処理ライブラリです。プロダクト用に設計されており、大量のテキストの処理および理解を行うアプリの構築に役立ちます。「情報抽出」「自然言語理解」「深層学習のテキストの前処理」に使用できます。 2. spaCy ではないもの◎ spaCyはWebサービスではありません。 Webサービスではなく、NLPアプリを構築するために設計されたライブラリです。 ◎ spaCyはチャットボットエンジンではありません。 会話型アプリの強化にも利用できますが、チャットボット用に設計されたものではなく、テキスト処理機能のみを提供します。 ◎ spaCyは研究用のソフトウェアではありません。 最新の
spaCy(+GiNZA)でPDFテキスト抽出の改行位置をいい感じにする - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 過去何回か、Tech Blog記事にてPDFやOCR、自然言語処理に関する手法を紹介してきましたが、今回もそちらに関連する内容です。 過去記事 tech-blog.optim.co.jp tech-blog.optim.co.jp tech-blog.optim.co.jp やりたいこと PDFからテキストを抽出する際に含まれる、中途半端な位置にある改行を除去することが目的です。 シンプルな方法としては、句点(。)の位置をもとに改行する方法ですが、今回はspaCy(とGiNZA)を併用した場合にどうなるかを試してみることにします。 テストデータ 今回は、下記記事のPDFを使用しました。 財務省「ファイナンス」令和３年2月号 の「ポストコロナ時代を形作る、コロナ禍で生まれるDX（デジタルトランスフォーメーション)」 1 メディア掲載情報: 財務
GiNZAのja-ginza-electraモデルでELECTRAベースの単語ベクトルを使用できるようにする - OPTiM TECH BLOG
はじめに R&Dチーム所属の伊藤です。相も変わらず自然言語処理と格闘する毎日を送っています。 今回は個人的にとても楽しみにしていたGiNZA v5の新モデルであるja-ginza-electraを使って、前後の文脈を加味した単語ベクトルを求められるようにするまでの手順をまとめました。 はじめに GiNZA v5について セットアップ モデルのロード + 文の解析方法 行いたいこと Contextualな単語ベクトル ELECTRAモデルの出力と単語ベクトルの計算 spaCyのUser hooksの追加 おわりに GiNZA v5について GiNZAはspaCyをベースにしたPythonの日本語向け自然言語処理ライブラリです。 形態素解析をはじめとして、固有表現抽出や品詞タグ付け、構文解析などを行うことが可能です。 このGiNZAですが、2021年8月26日に最新バージョンであるv5が公開さ
spaCyを使ってルールベースの記述をシンプルに！ - Qiita
この記事は自然言語処理アドベントカレンダー 2019の12日目です。 昨今自然言語処理界隈ではBERTを始めとする深層学習ベースの手法が注目されています。 一方それらのモデルは計算リソースや推論速度の観点で制約が大きく、プロダクション運用の際は留意すべき事項を多く持ちます。 （googleが検索にBERTを導入というニュースを見た時はとても驚きました） そこで本記事では自然言語処理タスクのシンプルかつ運用しやすい実装方法を考えていきます。 実装にはpythonと以降説明するspaCyとGiNZAの2つのライブラリを使います。 環境: ubuntu18.04 python 3.6.8 ライブラリインストールはpipから行います 今回行うタスク 実務で需要が多いと思われる以下の2タスクを取り上げます。 固有表現抽出 フレーズ抽出 ##固有表現抽出とは 固有表現抽出(NER)をWikipedia
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