エントリーの編集
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。
spaCyはどうやって係り受け解析しているのか調べてみた - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
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
- 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
spaCyはどうやって係り受け解析しているのか調べてみた - Qiita
はじめに 自然言語処理の基本的な処理の1つとして、係り受け解析(dependency parsing)があります。係り... はじめに 自然言語処理の基本的な処理の1つとして、係り受け解析(dependency parsing)があります。係り受け解析とは、単語間の修飾関係(係り受け関係)という形で、テキストの構文構造を明らかにする処理のことです。例えば「He went to the store by bike」というテキストを係り受け解析してみると、以下のようになります。 係り受け解析を行うツールはいくつかありますが、これはspaCyを使った場合の結果です。 spaCyはPython/Cythonで実装された自然言語処理ライブラリで、係り受け解析の他にも自然言語処理における様々な処理を行うことができます。 最近業務でspaCyを使って係り受け解析を行う機会があり、内部の仕組みについて気になったので調べてみました。本記事では、その調査結果について説明します。 本記事の位置付け spaCyの係り受け解析器(Depe