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リクルート、Python向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」公開
リクルートはこのほど、同社のAI研究機関・Megagon Labsが開発したPython向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」（ギンザ）と、国立国語研究所と共同で研究してきた学習済みモデルを組み込んだ「GiNZA日本語Universal Dependencies（UD）モデル」をGitHubで公開した。 GiNZAは、複雑な導入作業不要で、ワンステップでモジュールとモデルファイルの導入が可能なライブラリ。エンジニアやデータサイエンティストが自然言語処理を簡単に応用できることを目指して開発したという。 自然言語処理ライブラリ「spaCy」をフレームワークとして利用し、オープンソース形態素解析器「SudachiPy」を組み込んでおり、「産業用途に耐える性能を備えている」としている。spaCyの国際化機能により、複数の欧米言語と日本語の言語リソースを切り替えて使用することも
pysummarization
View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery Meta License: GNU General Public License v2 (GPLv2) (GPL2) Author: accel-brain Tags Automatic, summarization, document, abstraction, abstract, text, filtering Automatic Summarization Library: pysummarization pysummarization is Python3 library for the automatic summarization, document abstraction, a
GiNZA - Japanese NLP Library
Skip to the content. GiNZAの公開ページ What’s new! GiNZA v5.2.0をリリースしました (2024.03.31) 日本語の節認定のためのAPIを追加 (experimental) ja_ginza_bert_largeのβ版を公開中 cl-tohoku/bert-large-japanese-v2をベースモデルに採用 精度が大幅に向上（LAS=0.938, UAS=0.949, UPOS=0.983, ENE=0.708） CUDAに対応し8GB以上のRAMを搭載したGPU環境、または、M1・M2などApple Silicon環境の利用を推奨 ginzaコマンドで日本語以外を含む全てのspaCyモデルが利用可能に ginza -m en_core_web_md の形でモデル名を指定することでCoNLL-U出力ツールとして利用可能 ginzaコマ
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る - HDEラボ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
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GitHub - p-geon/ja-tokenizer-docker-py: Mecab + NEologd + Docker + Python3
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