pythonで日本語文の感情分析（＋言語処理の基礎） - Qiita
この投稿は、python Advent Calendarの9日目として記述しています。 下記のノウハウは、基礎的な言語処理にも使えます。 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） pythonでデータ処理（ファイルから読み込んだり、mongoDBに保存したり） この記事の成果物として、pythonで日本語を解析するライブラリ(jpParser)は、こちらからご覧ください（あんまり整理しきれてないですが) 目的 日本語の感情分析システムを作ります！ 用途としては、例えば、twitterで特定アカウントのつぶやきからそのユーザーが怒ってるか喜んでいるかを判定したり、今後主流になるであろうチャット対話や音声対話の機能のうちの一つとしても利用したいところです。 とある理由で調べたのですが、日本語言語処理に関する手法があまりなかったのでまとめてみました
「赤の他人」の対義語は「白い恋人」 これを自動生成したい物語 - Qiita
背景 「造語対義語」がちょっと面白いと思ったので、Word2Vecを応用して機械に作らせてみよう！という試み。 やりたいことは、以下のようなギャグ対義語を自動生成すること。 「赤の他人」⇔「白い恋人」 「ウサギは寂しいと死ぬ」⇔「ゴリラは孤独を背負い生き抜く」 「生きろそなたは美しい」⇔ 「死ねブス」 「冷やし中華始めました」⇔ 「おでんはもう辞めました」 「コアラのマーチ」 ⇔ 「ゴリラのレクイエム」 「やせ我慢」 ⇔ 「デブ大暴れ」 「生理的に無理」 ⇔ 「理論上は可能」 「ゲスの極み乙女」 ⇔ 「ほんのりピュア親父」 「週刊少年ジャンプ」⇔「月刊老人スクワット」 「お母さんと一緒」 ⇔ 「お父さんは別居」 「そんなんじゃ社会に出てから通用しないぞ」 ⇔ 「それだけの力があれば幼稚園では無敵だろう」 果たしてWord2Vecを活用して、このようなユーモアを生み出せるのか！？ 本投稿の内
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Python: 日本語テキスト:形態素解析 - Qiita
NTTデータ、金融業界向け自然言語処理技術の検証を開始 - 日本経済新聞
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