GoogleColab での Janome を使用したテキスト解析と頻出単語の可視化 - Qiita
はじめに AI について勉強したい、何かきっかけが欲しいなと本屋でブラブラしていたら出会った『人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室』 環境準備が不要で、自分で実際に手を動かせるサンプルのサイズ感がよく、まずは日本語テキストの解析からチャレンジする 具体的には前述の書籍の 3 章に基づいて Google Colaboratory 上で青空文庫から取得した文章を Janome で形態素解析して名詞を抽出、 WordCloud で可視化するところまでを実施する 使用したツール類 Google Colaboratory Janome WordCloud Google Colaboratory Google が無料で提供しているブラウザベースで機械学習が行えるクラウドサービス ブラウザ上で全て完結して環境を気にせず簡易に実行できるのが実に良い この環境上で Python のコーディン
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自然言語処理の基本的なテクニック｜ten🦒㈱MDIU 代表｜元海外Microsoft AI R&D部門所属・現データサイエンティスト
はじめに本投稿では、検索エンジンのヒット率をあげるという観点から、自然言語処理の基礎テクニックを紹介していきます。 ステミング（原型化） ステム（stem）とは英語で幹の事を指します。自然言語処理の世界では、ステミングは動詞など複数の言い回しが存在する品詞の原型を取り出す事を意味します。 例えば『本を読みます』は、 『本を読んだ』『本を読む』『本を読みました』 色んな言い方がありますね。しかしいずれも共通しているのは『読む』ということです。 前回の記事でお話した形態素解析は、文章を分割してキーワードを細かくすることでヒット率を向上させますが、分割するだけでは 『読んだ』と書くと『読む』が検索結果に表示されなくなってしまうのです。 そこでステミングをかけて 『読んだ』『読み』『読む』は同意味だ！ と機械が認識出来るようにすることで、より関連項目が検索結果に表示されやすくなります。 では、形態
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