きまぐれ日記: Yahoo!の形態素解析をMeCabで無理やり再現してみる
MeCabで形態素解析器を作りたい場合は以下の二つの言語リソースが必要です。 1. 辞書 (単語と品詞のペアの集合) 2. 入力文と、それに対応する正解出力ペア(正解データ) 現在公開している mecab-ipadic は、ipadicとRWCPコーパスという正解データを使っています。 ここから分かるとおり、少なくともMeCabを使う場合は、コスト値を丹念にチューニング するといった職人芸は要りません。形態素解析への入力文とそれに対応する(理想)出力 があればコスト値を機械学習的なアプローチで構築することができます。 さらに、正解データを人手で作る必要は必ずしもありません。 すなわち、Yahoo!の形態素解析器の出力結果を「擬似正解」とみなして MeCabの学習プログラムを走らせれば、Yahoo!の出力を高い精度で再現できる MeCab用辞書を作成することが原理的に可能です。 ふだんはあま
きまぐれ日記: ルー語変換を MeCab だけで実現
巷で話題のルー語変換．周りにこういうしゃべり方をする人がいるからかもしれませんが， 爆笑しました 中身は，MeCab -> EDICT -> Bilingual Emacspeak だそうです． 単純な単語置換なので，MeCab を汎用テキスト変換ツールとして利用すればまったく同じことが MeCab だけで実現できます． やってることは単純で, MeCab の辞書の品詞フィールドをルー語にした辞書を作るだけです．対象のルー語がない場合は単語そのものを品詞に設定します． 通常は 「入力文字列 -> 品詞列」 の変換が行われます．上記のような辞書を作ると，品詞の部分がすべてルー語に置き換わって 「入力文字列 -> ルー語文字列」の変換が実現されます． しかも単語のつながりやすさや，出現しやすさは上記のような辞書を作っても CSV カラムの 2,3,4 カラム目に残っているので， 原理的には M
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