spaCyでどこに行きたいか「場所」を抽出する【自然言語処理, Python】 - Yunix Blog
目次 spaCyで「場所」を抽出する スクリプトの動作結果 スクリプトの設計 スクリプトのソースコード ソースコードの解説 必要モジュールのインポート GiNZAモデルのロード Analyzerクラスの作成 analyze()メソッドで解析を行う analyze_go_to()で「行く」「向かう」を解析する analyze_go()で文脈からトークンを見つける find_from_children()で子要素からトークンを探す find_from_head()で親要素からトークンを探す テストケースを書く おわりに spaCyで「場所」を抽出する 私たちが使う日本語は「自然言語」と呼ばれます。 この自然言語をプログラム的に解析するのが「自然言語処理」です。 Pythonにはいくつか自然言語処理を行えるライブラリがあります。 spaCy（スパイシー）のその中の1つです。 spaCy · In
株式会社レトリバ
2021.3.15 レトリバと国立国語研究所の共同研究成果 「日本語話し言葉コーパス（CSJ）を用いた日本語話し言葉BERT」を公開 コールセンターの音声認識結果を使用した対話要約などの精度向上に貢献 株式会社レトリバ（本社:東京都新宿区、代表取締役 河原一哉、以下レトリバ）は、このたび大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所（以下国語研）との共同研究成果の「日本語話し言葉コーパス（Corpus of Spontaneous Japanese、以下CSJ） ※1 を用いた 日本語話し言葉BERT」※2を新たに公開します。 近年、自然言語処理の分野ではBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）と呼ばれる事前学習モデルが盛んに研究されています。 日本語では、WikipediaデータやSNSデータを事前学習
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