日本語形態素解析APIとマッシュアップ
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 テキスト解析API企画担当のS・Kです。 当ブログにおいて一般の開発者の皆様にYahoo! JAPANの高度な日本語処理技術をマッシュアップにお役立ていただけるよう、なじみの薄い日本語処理用語の解説や一般的なご利用方法をお伝えしていきたいと思います。 先日、弊社も協力企業として参加しましたMashup Award4において、Technology賞を受賞され注目を集めました「Newsgraphy」様にも日本語形態素解析APIをご利用いただいております。 そもそも、形態素解析とは、、 言語として意味を成す最小単位の文字列のことを「形態素」と呼び、ある文章をその形態素に分けていく解析のことを「形態素解析」と呼びます。 うーん、なんだか難
単語感情極性対応表
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
RSS を読み込んでランダムな文章を生成する
RSS を読み込んでランダムな文章を生成する 2008-09-07-3 [Programming][NLP][IIR][WebAPI] 今日のIIR輪講[2008-09-07-2]の内容のフォローも兼ねて、ちょっとしたハックを紹介。 bigram language model に基づく、ランダム文生成を行います。 って、まあ、単純にある単語の次に現れる単語の分布を用いて、文章を生成していくだけですが。 以下、サンプルプログラムと実行例です。 サンプルコード rss-lm.pl #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use XML::RSS; use LWP::Simple; use XML::Simple; use URI::Escape; use utf8; binmode STDOUT, ":utf8"; my $appid = "Yaho
NAIST Text Corpus
We annotated the same portion of Mainichi Shimbun Newspaper, which is used for Kyoto Text Corpus. It contains all articles (ca. 20,000 sentences) which start from 1 January 1995 and end with 17 January 1995, and all editorial articles (ca. 20,000 sentences) from January to December. We annotated predicate-argument relation (surface case: nominative, accusative, and dative cases), event noun and it
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