MeCab（形態素解析）をPythonから２分で使えるようにする方法
※サンプル・コード掲載 あらすじ Javaだと、Kuromojiを使用するまでに必要な手続きは、基本的にjarファイルを追加するだけで完了しますので、形態素解析を使うまでの敷居は高くありません。 しかし、PythonでMeCabを使おうとすると、セットアップに時間を取られてしまうことがあります。 ですので、今回は最小限の労力で、PythonからMeCabを使う方法を紹介致します。 使用した環境 Ubuntu 16.04python3、pipはインストールされていると仮定 ＊インスタンスを用意した直後の、何も手を加えていないインタクトなマシンの状態のままです。 MeCabのインストール（１分以内） コマンドを打ち間違えなければ、完了まで１分かかららず、ご活用いただけるはずです。 MeCabを使えるようにするという事だけを優先するので、MeCabの詳細等は、別途御確認頂ければと存じます。 Me
MeCabをブーストさせよう - Qiita
はじめに MeCabとは日本語の形態素解析器をいいます。ここで、形態素というのは言語で意味を持つ最小単位のことです。分割された単語をベクトル化したり、各語彙の頻度を調べたりするために、最小単位に分割するモチベーションが生じます。 そもそもなぜ、形態素解析なんかやるの？っていう動機については、http://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177 とかに書かれている通り、(上記の記事では、単語の分割が形態素解析に当たります)、分割された単語をベクトル化したり、各語彙の頻度を調べたりするためです。今回は、MeCabを用いて、できるだけ、精度高く分かち書きできるように頑張ります。1 追記) もう一つのMecabをブーストさせよう(Google Search Console編: https://qiita.com/knknkn1162/items/
文章をベクトル化して類似文章の検索 - Qiita
Doc2Vecで類似文章を検索してみたので、実装を紹介します。 Doc2Vecとは コンピュータが自然言語を処理するためには、まず人間の言葉をコンピュータで扱える値にする必要があります。 単語の意味をベクトル化する手法としてWord2Vecが存在します。 詳しくはリンク先がとてもわかりやすいのですが、ざっくり言うと前後n単語のリストでその単語を表現します。 こうすることで、例えば「犬」と「猫」は同じような文脈で使われるため、似た「意味」であると考えることができます。 Doc2VecはWord2Vecを応用し、文章をベクトル化するものです。 実装サンプル 今回Doc2Vecを用いて実現するのは、以下の2つの機能です。 単語で文章を検索 類似文章の検索 サンプルとして、青空文庫の文章を使用しました。 なお、この記事で使用するコードはGitHubで公開しています。 (学習に使用した文章もzipに
日本語の形態素解析以外にもMeCabを使う、またはMeCabの辞書の仕組み - Write and Run
みなさん、和布蕪は好きですか。私は食べたことがありません。 さて、MeCab は優秀な日本語の形態素解析機として有名ですが、みなさんは MeCab をそれ以外の用途で使ったことがありますか。食わず嫌いは感心できませんねぇ。 日本語の形態素解析機としての振る舞いは MeCab のほんの一面に過ぎません。MeCab はいつも読んでる IPAdic が何語の辞書かなんて知りませんし、日本語の文法がハードコートされているわけでもありません。MeCab は、振る舞いの全てを辞書に決められているといっても過言ではないほど、辞書によって様々な「言語」を解析できるようになります。ここでいう「言語」とは、記号の並びの規則、またはその規則に則って並べられた記号列のことだと思ってください。つまり、「辞書」は言語の語彙だけでなく、規則を記述する能力を持っているのです。 MeCab の「辞書」に含まれる情報に軽く触
日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
形態素解析エンジンMeCabをPython3でも使えるようにする（Macの場合） - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
MeCabのPythonバインディングはPython3で使えない？ 日本語の文章を解析する際には欠かせない、形態素解析エンジン"MeCab"の導入に関するエントリを以前書きました（過去エントリ）。 MeCabの公式サイトにいくとPythonバインディングというのが配布されていて、Python上でMeCabを使うことができるのですが、これだとPython2系でしか使えません。 もともとこのPythonバインディングは、MeCabのプログラムからSWIGというツールを用いて自動生成したものらしく、この生成をやり直せばPython3系でも使うことができるようになります。 [追記]じつは、コメント欄で指摘を頂き、pipでmecab-python3というのが配布されていることが分かったので、公式サイトに置いてあるやつを使わずに、後述のとおりpipからインストールすれば全て解決しますｗ[/追記] ここ
LINE DEVELOPER DAY 2016 開催のお知らせ « LINE Engineers' Blog
LINE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 saegusa2017-04-16Yoshihiro was a network engineer at LINE, responsible for all levels of LINE's infrastructure. Since being named Infra Platform Department manager, he is finding ways to apply LINE's technology and business goals to the platform. こんにちは。LINEでネットワークやデータセンターを担当している三枝です。2017年1月にJANOG39で登壇する機会を頂きましたので、今回
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python で形態素解析。Janome が簡単。pip 一発でインストール | コード７区