![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/576af6d7534b21545ed64b910105c9a807ab0f50/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbXRza2hzJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0xNGEyZWFkYzUwMmViZWQ1YzEzYTlmZjRlOTcyYTRjMw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df0d95bedfedda6f33b6c8ea262dca91d)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
pythonで言語処理するためのライブラリインストール方法(Mecab/Cabocha) - Qiita
英語だと、nltkライブラリを活用すればいいし、そもそも英語は単語ごとに区切られているので、単語をそ... 英語だと、nltkライブラリを活用すればいいし、そもそも英語は単語ごとに区切られているので、単語をそのまま特徴ベクトルに変換して機械学習すればいい。 日本語の場合は、 nltkライブラリで扱える範囲が限定されている 形態素解析(=単語ごとに分割して、品詞タグを付与)して、 構文解析(=文節ごとに区切って係り受けの関係を付与)するのが必要 ということで、日本語を扱う上でのライブラリのインストールめもです。 日本語の場合、下記のツールが利用できます。 形態素解析 MeCab、JUMAN++、kuromoji、など 構文解析 CaboCha、KNP、など 今回の投稿は、 形態素解析として、MeCab 構文解析として、CaboCha をpythonから利用するためのインストールメモです。 実際にこれらのツールをpythonで利用する場合のコードサンプルはこちら -> pythonで日本語文の感情分
2017/11/27 リンク