【Python】形態素解析エンジン MeCabの使い方
自然言語処理（NLP）で用いられる日本語の形態素解析エンジンとして、MeCabが知られています。 本記事では、Mecabを使った日本語文章の形態素解析について、 Linux（Ubuntu)へのMeCabおよび辞書のインストールと使い方の基本 Pythonバインディング（mecab-python3モジュール）の使い方 を具体例を挙げて解説します。 Pythonバインディングのみ確認したい場合はこちらからご参照ください。 MeCabとは 日本語の形態素解析のためのツールです。下記は公式サイトより抜粋 MeCabは 京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオープンソース 形態素解析エンジンです。 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的な設計を 基本方針としています。 パラメータの推定に Conditional R
MeCabをブーストさせよう - Qiita
はじめに MeCabとは日本語の形態素解析器をいいます。ここで、形態素というのは言語で意味を持つ最小単位のことです。分割された単語をベクトル化したり、各語彙の頻度を調べたりするために、最小単位に分割するモチベーションが生じます。 そもそもなぜ、形態素解析なんかやるの？っていう動機については、http://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177 とかに書かれている通り、(上記の記事では、単語の分割が形態素解析に当たります)、分割された単語をベクトル化したり、各語彙の頻度を調べたりするためです。今回は、MeCabを用いて、できるだけ、精度高く分かち書きできるように頑張ります。1 追記) もう一つのMecabをブーストさせよう(Google Search Console編: https://qiita.com/knknkn1162/items/
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