【続】平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語（＠テレビ取材） - Qiita
前書き 以前Qiitaの記事で、平成の次の元号をAIで予測したことがあり、 それについて、テレビ取材（フジテレビ）を受けることになった。 前回作った元号予測AIを強化して、 四書五経や、日本の古典なども出典も視野に入れて、 AIによる元号ガチ予測を実施して欲しいとのこと。 4月1日、新元号が発表される当日、発表直前に放映する予定だそうだ。 つまり、新元号の予想はＸＸです！と言った瞬間に、 残念違いましたーー！と分かってしまう、がっかり感 事前にウワサ等で予想されているものは採用されない、 という話もあるために、ガチで当てるためには直前放映しかない という恐るべき戦い。 （どう考えてもピッタリ当てるのは難易度が高すぎる） まだ前回の記事をご覧になっていない方は、以下を参照されたし。 前回の記事⇒ 平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語 本記事投稿理由 本当は、4月1日の放送に期待してくだ
平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語 - Qiita
背景 平成の次の元号は何になるの？ エンジニアに限らず、多くの人が気になる話題である。 エライ学者先生ががんばって調べたり選んだりして決めるんでしょ。 しかし、時はAIが囲碁や将棋で名人を負かす時代。 そうだ！AIに新元号を決めてもらえばいいじゃん！！ まさに悪魔的発想・・・！ 「OK、Google、新しい元号は何になるの？」 ⇒ 教えてくれるワケがない。（元号関連記事くらいは教えてくれる） じゃあ自分で作ってみよう！ 人の判断を一切入れずに、AIだけで新元号作ることが出来るのか？が今回のテーマ 余談： ちなみに大喜利人工知能の、大喜利βさんに聞いたところ 「アメリカ」との答えが返ってきた。 このタイミングで、アメリカ合衆国51番目の州は「本州」です、とせよとの啓示なのか！？ 新元号のルールは？ 以下のように決められているらしい。 1. 国民の理想としてふさわしいようなよい意味を持つもので
Ubuntu14.04とPython3でMeCabを使う方法 | トライフィールズ
MeCabは各種スクリプト言語（perl、ruby、python、Java）から、各言語バイディングで利用できるようになっている。 しかし、Pythonで用意されているのはPython2系のもので、残念ながらPython3系では使えない。 そこで、ここでは用意されているPython2系バイディングをPython3系に変換して使用する方法をお伝えする。 MeCabのインストール まずは、MeCabをインストールするため、次のコマンドを実行する。 辞書はIPA(utf-8)を選択した。 $ sudo apt-get install mecab mecab-ipadic-utf8 インストールが完了したら、MeCabのバージョンを確認しておく。 $ mecab -v mecab of 0.996 swigとlibmecab-devのインストール MeCabが用意している各言語バイディングはSWI
python3 + mecabでnode.surfaceが取得できないバグへの対応 - Qiita
日本語形態素解析ができる「mecab」。 ツールとしても優秀だし、各プログラミング言語に組み込まれていろいろなところで使われている。 ところが、Python3上で実装すると「本来文字が取得できるはずのnode.surfaceで文字が取得できずエラーになる」ということがある。 そんな時の対応メモ。 実行環境 MacOS X Yosemite Python 3.4.4 :: Anaconda 2.4.1 mecab-python3 0.7 以下のようにするとバグが発生する。 tagger = MeCab.Tagger('-Ochasen') node = tagger.parseToNode(sentence) while node: print(node.surface) # <= 文字が取得できずエンコードエラーが発生 node = node.next
mecab-python3
This is a Python wrapper for the MeCab morphological analyzer for Japanese text. It currently works with Python 3.8 and greater. Note: If using MacOS Big Sur, you'll need to upgrade pip to version 20.3 or higher to use wheels due to a pip issue. issueを英語で書く必要はありません。 Note that Windows wheels require a Microsoft Visual C++ Redistributable, so be sure to install that. Basic usage >>> import MeCab >>>
MeCabをPythonから使う注意点とか
日本語の文章をコンピュータで色々いじるときに， 必ずと言っていいほどよく使うのが形態素解析器． スペースなどの明示的な区切りの無い日本語を単語に分割してくれるツールです． 中でもMeCabが非常に有名で，さまざまなところで使われています． MeCabはいろいろな言語から呼び出すことができます． 自然言語処理の分野ではPythonが人気のようですね．僕も使っています． しかし，MeCabをPythonから使う場合，注意する点がいくつかあります． そこにハマっている後輩を見かけたので，文章として残しておくことにします． Python2系が対象です(3系はよくわからない)． 注意するのは以下の二点です． MeCabに渡す文字列はencode，戻ってきた文字列はdecodeする MeCabに渡した文字列は必ず変数に入れておく EncodeとDecode Python2系の文字列には，バイト列として
Ruby + MeCab で Segmentation fault が発生した場合の対処 - Qiita
はじめに MeCab の標準の Ruby 用バインディングを利用してテキスト解析を行っていたら、 hoge.rb:XX: [BUG] Segmentation fault at 0x00123456789abc のようなエラーが発生した。 発生したタイミングは次の通り。 ・処理が一定の負荷を超えた場合、毎回そこで落ちる。 ・軽い処理の場合は落ちない。 落ちてた部分は下記の行。 node = MeCab::Tagger.new.parseToNode(string) Python で同様の事例 以前 Python で意図しないガベージコレクションが実行されることにより、 似たような事例が発生した事があった。 (この件は次のサイトが詳しくまとめてくれている Shogo's Blog: MeCabをPythonから使う注意点とか)
mecab-python3(0.996.1d)のpip installでErrorとその対応方法(google colabの場合) - Qiita
Building wheels for collected packages: mecab-python3 Running setup.py bdist_wheel for mecab-python3 ... error Complete output from command /usr/bin/python3 -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='/tmp/pip-install-8mvddq8y/mecab-python3/setup.py';f=getattr(tokenize, 'open', open)(__file__);code=f.read().replace('\r\n', '\n');f.close();exec(compile(code, __file__, 'exec'))" bdist_wheel -d /tmp
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