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Elasticsearchのための新しい形態素解析器 「Sudachi」 - Qiita
tl;dr （要約） Kuromojiに代わる新しい形態素解析器「Sudachi」 なにが良いの？ 最新の辞書 企業（ワークスアプリケーションズ）による継続的な更新 複数の分割単位 → 検索用途での再現率と適合率の向上 プラグインによる拡張 省メモリ Elasticsearchで使いたい プラグイン: WorksApplications/elasticsearch-sudachi 使い方は当記事の後半をご覧ください 注: この記事の執筆者はSudachiの開発に関わっています さまざまな形態素解析器 形態素解析は、伝統的な自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）において基盤となる技術です。そして世の中にはさまざまな形態素解析器が存在します。販売されているものもありますが、一般に公開されているものだけでもいくつか例をあげると、JUMANとRNNLMを利
自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな目的
mikan.js : 機械学習なしで、日本語の単語の改行を処理するライブラリを書いた - Qiita
今朝方、はてなのホットエントリにBudou - 機械学習を用いた日本語改行問題へのソリューションという記事が上がっていました。 ざっくりとした説明をすると、「タイトル中の単語が途中で改行されるせいで読み見辛いのを、機械学習を使ってキーワードごとに分割することでなんとかした」という感じの内容です。 Budouというソリューション オリジナルのBudouは、GoogleクラウドAPIを用いて単語を分けるわけですが、これ毎回APIを叩かないといけないですし、叩き過ぎるとお金もかかってきます。 また、このライブラリはPythonで書かれていますので、RubyやPHP、Node.jsでは単純に導入という形で使うことはできません。GoogleクラウドAPIの設定も必要です。 分かち書きすることで改行をどうにかするというのは、とても良いアイディアですし、導入するだけで見た目も良く見えますので、上記の理由
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
Gyaim
Gyaim MacOS用の日本語入力システム by Toshiyuki Masui Gyaim.dmg ダウンロード ソース @ GitHub 特徴 GyaimはMacOS用の日本語入力システム(IME)です。 1000行程度のRubyで記述されており、改変が比較的簡単です。 プログラムのソースと辞書データがすべて公開されています。 時刻入力/画像入力/秘密文字列入力 など変な機能があります。 単語登録が簡単です。 Catalinaで動作を確認しています。それ以前のMacOSでは動かないかもしれません インストール Gyaim.dmgをダウンロードして展開し、 Gyaim.appを~/Library/Input Methodsにコピーします。 ターミナルを利用する場合は cp -r /Volumes/Gyaim/Gyaim.app ~/Library/'Input Methods' として
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