spaCy + GiNZAで構文解析してみる

はじめに Pythonではじめるテキストアナリティクス入門という本を読んで、spaCyとGiNZAで形態素解析や単語間の係り受け解析をやってみて、もう少しいろんなことをやってみたいと思いました。 各ツールの関係 spaCyは、Explosion AI社が開発しているオープンソースの自然言語処理ライブラリです。公式サイトのspaCy is designed specifically for production use and ... ということから製品への本格活用を想定して開発されています。 また、spaCyは、構文解析のための基本的な機能を持っており、spaCy単体で日本語の形態素解析や係り受け解析等を行うことができます。日本語だけではなく、多数の言語に対応していて、日本語用の解析モデルや英語用の解析モデルが付属しており、それらのモデルを切り替えて使用することで多数の言語に対応することが

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"GiNZA: 形態素解析のために内部でSudachiPy（SudachiのPython版） + 辞書としてSudachi-coreを使用 / spaCy単体で日本語の形態素解析や係り受け解析等を行うことができ + 精度を比較すると、GiNZAを使用するのがよさそう"