Docker + MeCab + JupyterLabによる分析環境の構築 - UUUMエンジニアブログ
こんにちは、分析チームの門脇です。 日頃クリエイターに関するデータ分析業務を行う際、環境ごとのライブラリの管理が面倒だったり、形態素解析エンジンの導入、notebookの設定をやり直す必要があるなど何かと不便でした。 そこで今回は、Dockerを利用して、簡単にクリエイター分析環境を構築してみました。 Dockerについて Dockerはコンテナ型の仮想化環境のことで、Dockerfileに仮想環境に取り入れたいものの処理を記述することで、簡単に同一環境を再現でき、環境ごとに設定をやり直さなくて済むといったメリットがあります。 Dockerによる環境構築ついて詳しく知りたい方はこちらにわかりやすくまとめられています。 今回は記事の中でも紹介されているKaggleが提供しているDockerイメージをベースにDokerfileを作成していきます。 MeCabについて クリエイターについて分析を
Elasticsearch + Sudachi + Docker でユーザー辞書を作ってみるハンズオン - Qiita
今回は Elasticsearch + Sudachi でユーザー辞書を使う Dockerfile を作ったので作り方を共有します。 Elasticsearchのバージョンは現行の最新(v7.4.0)ですがv6.8あたりでも動くことを確認済みです。 Sudachi とは Sudachi は日本語形態素解析器です。株式会社ワークスアプリケーションズ下の機関であるワークス徳島人工知能NLP研究所が開発しています。複数の分割単位をサポートしているなどの特徴があります。 ドキュメントはこちら https://github.com/WorksApplications/Sudachi/#sudachi-%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9Ereadme 今回のハンズオンの最終構成 最終的に下記のような構成を目指します。 . ├── docker-compose.yml └── elas
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