Igo - a morphological analyzer
目次 概要/特徴 リリースノート インストール/使い方 jarファイル 解析用辞書作成 形態素解析 コマンド BuildDic Igo Java API Tagger Morpheme サンプルコード MeCabとの相違点 解析結果 機能 辞書ファイル 単語エントリフォーマット 制限/注意点 禁則文字 バイナリ辞書エンディアン ライセンス バグ報告など 概要/特徴 Javaで実装された形態素解析器。→ Common Lisp版 辞書フォーマット及び解析結果は、ほぼMeCab互換。 単機能。 Javaの形態素解析器としては比較的高速。 スレッドセーフ。 リリースノート version 0.4.3: 2011年06月17日 形態素解析部の微細なパフォーマンスチューニング インストール/使い方 1) jarファイルの取得/作成 jarファイルは以下のいずれかの方法で取得/作成する。 ダウンロード
単語と文字の話 - Preferred Networks Research & Development
4月からPFIで働いてます。海野です。 今日は単語の話をします。読み物的な話なので軽く読んでください。 テキストデータなどの自然文を機械処理するときには、まず最初に単語に分割するということをよく行います。一般的にはMeCabやChasenといった形態素解析エンジンに投げて行います。形態素と単語の区別という話もあるのですが、ここでは大雑把に「連続した文字列の単位」くらいの意味で話します。 検索という文脈ですと形態素インデックスという言葉がありますが、これは検索の最小単位を文字単位ではなくて形態素の単位にするということです。例えば「東京都」は「東京」「都」に分かれるため、「京都」というクエリに対して見つかるのを防ぐなど、精度を上げる効果があります。反面、深刻な検索漏れを引き起こす可能性があるため嫌われることが多いです。こうした漏れは検索に限らず、テキストマイニングなどの文脈でも問題となることが
livedoor Techブログ : wikipediaのデータや顔文字辞書からmecabのユーザ辞書を作成するフレームワーク
突然ですが，mecabの辞書 (mecab-ipadic) をデフォルトのまま使って，mecab意外と使えねぇとか文句言ってる悪い子はおらんかね？ mecab-ipadic は比較的お行儀のよい日本語をベースに作られているので，そのままでは web上の口語文体のテキストはうまく扱えないことがあります。本来は教師データを用意し，学習させるといった手法を使うのが正攻法だと思いますが，とりあえず名詞を充実させるだけでも実用度はだいぶ上がるでしょう。 人間の話す言語には，動詞の語幹や名詞には日々新しく語彙が増えるけど，助詞や活用のルールは簡単には変化しない，という特性があります。特に「いま最もつぶやかれている単語ランキング」といった集計をするような場合は，名詞の範囲の切り出しさえ間違えなければそれなりの結果を出せることも多いのです。 ただ，辞書への単語追加はここにある通り簡単にできるのですが，単語
統計的自然言語処理エンジンStaKK - nokunoの日記
統計的自然言語処理エンジンStaKK を開発しました。nokuno’s stakk at master - GitHub 以下、READMEからの引用です。 現在の機能 かな漢字変換 予測変換 または サジェスト スペル訂正 形態素解析 HTTPによるAPIサーバ Trieの直接操作現在は、StaKK は辞書として Mozc （Google日本語入力のOSS版）のデータを使っています。 リバースモードについてStaKK はノーマルモードとリバースモードの2つのモードを持っています。 ノーマルモードでは、かなを入力し、単語（主に漢字）を出力します。 リバースモードでは、単語を入力し、読みや品詞を出力します。これらの2つのモードの応用例をまとめると、次の表のようになります。 機能 ノーマルモード リバースモード Convert かな漢字変換 形態素解析 Predict 予測変換 検索ワードのサ
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
キーフレーズ抽出API の紹介
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、日本語処理技術部の阿久津剛之です。 Yahoo!デベロッパーネットワークにて、キーフレーズ抽出APIを公開しましたので紹介します。 キーフレーズ抽出APIとは、与えられた文章から、その文章を特徴づける重要な部分（キーフレーズ）を抽出し、独自の算出方法により点数付けを行って返すAPIです。 例えば、「東京ミッドタウンから青山一丁目駅まで歩いて15分かかります」という文章をキーフレーズ抽出APIに与えると、 「東京ミッドタウン」「青山一丁目駅」「15分」 という結果が返ってきます。 ここで、「青山一丁目駅」に注目してみましょう。 「青山一丁目駅」は、日本語形態素解析APIを用いて解析すると、 青山 / 一 / 丁目 / 駅
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