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
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
Javascriptでdiffる ( with 形態素解析 ) (nakatani @ cybozu labs)
Javascript で diff というのはいくつか試された例はあるようですが、まだこれといった決定打は出ていない様子です。 実は diff は見た目ほど軽い処理ではないので、Javascript にやらせるのはこれが結構大変…… diff の計算量は、おおざっぱに言うと比較対象の要素数の二乗に比例し（実際にはそれより小さくすることができるのですが、まあ話のイメージとして）、かつメモリを大量に消費するので、バッチ的な処理に最適化されていない Javascript にはどうしても荷が重いものとなってしまいます。 比較対象の要素数を減らせば当然計算量は減りますが、行単位で比較してもあまり嬉しくない（わざわざ Javascript で処理するということは自然文が対象と思って良いでしょう）。最小の文字単位だとギブアップ。 ということは形態素解析で分かち書きして、単語単位で diff するのが J
テキスト解析:日本語形態素解析API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
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