言語処理１００本ノック２０２０やってみた part4 - Qiita
はじめに 言語処理100本ノック 2020 (Rev 1)の第4章: 形態素解析の自分なりの解答です。 どんどん雑になってきてる * 環境 * google colab 目次 第4章: 形態素解析 30. 形態素解析結果の読み込み 31. 動詞 32. 動詞の原形 33. 「AのB」 34. 名詞の連接 35. 単語の出現頻度 36. 頻度上位10語 37. 「猫」と共起頻度の高い上位10語 38. ヒストグラム 39. Zipfの法則 夏目漱石の小説『吾輩は猫である』の文章（neko.txt）をMeCabを使って形態素解析し，その結果をneko.txt.mecabというファイルに保存せよ．このファイルを用いて，以下の問に対応するプログラムを実装せよ． なお，問題37, 38, 39はmatplotlibもしくはGnuplotを用いるとよい 30. 形態素解析結果の読み込み 形態素解析結果
言語処理１００本ノック２０２０やってみた part2 - Qiita
はじめに 言語処理１００本ノック２０２０やってみた part1 コマンドの説明は自分の解釈なのであしからず 目次 第2章: UNIXコマンド 事前準備 10. 行数のカウント 11. タブをスペースに置換 12. 1列目をcol1.txtに，2列目をcol2.txtに保存 13. col1.txtとcol2.txtをマージ 14. 先頭からN行を出力 15. 末尾のN行を出力 16. ファイルをN分割する 17. １列目の文字列の異なり 18. 各行を3コラム目の数値の降順にソート 19. 各行の1コラム目の文字列の出現頻度を求め，出現頻度の高い順に並べる 感想 事前準備 第2章: UNIXコマンドの課題をこなすためにpopular-names.txtをダウンロードする必要があります。このファイルはhttps://nlp100.github.io/data/popular-names.tx
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
