専門用語を自動抽出するTermExtractをDockerで簡単に使えるようにしました - CreateField Blog
はじめに 品詞のつながりや出現頻度、学習情報から複合語らしきキーワードを自動で抽出するPerlモジュールTermExtractが公開されています。 これを利用すれば、形態素解析済みのテキストを食わせるだけでそこそこそれらしい専門用語をたくさん得ることができます。 このTermExtractは、ソースからインストールする必要があったり、EUC環境であったり形態素解析後のデータを入力に必要としたりなかなかめんどくさいです。 そこで、MeCabとTermExtractが自動で環境構築されるDockerファイルを作りました。 https://github.com/naoa/docker-termextract このDockerファイルでは、正規表現フィルタや形態素解析、コスト推定などを自動でやってくれるPerlスクリプトも自動で導入されるようになっています。 これでDockerを実行できる環境があ
GiNZAが出力したUniversal DependenciesをSVGで可視化する | yasuokaの日記 | スラド
リクルートMegagon LabsがGiNZA日本語UDモデル(Ver.1.0.1令和版)をリリースしたので、私(安岡孝一)の「SVGによるUniversal Dependencies可視化ツール」に繋いでみることにした。GiNZA日本語UDモデルは、spaCy上での日本語自然言語オープンソースライブラリで、pip3とpython3があれば % pip3 install 'https://github.com/megagonlabs/ginza/releases/download/v1.0.1/ja_ginza_nopn-1.0.1.tgz' % python3 >>> import spacy,urllib.parse,webbrowser >>> from spacy.lang.ja_ginza.cli import token_line >>> h="http://kanji.zin
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
リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 | Recruit - リクルートグループ
リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 株式会社リクルートホールディングスの中間持ち株会社である株式会社リクルート（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下リクルート）は、このたび、当社のAI研究機関であるMegagon Labsより、国立国語研究所との共同研究成果の学習モデルを用いたPython（※1）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）を公開しました。 １．背景 自然言語処理技術は、検索エンジンや機械翻訳、対話システム、顧客の声分析など生活・ビジネスにおけるさまざまなシーンで利用されています。自然言語処理を行うには、言語ごとに異なる語彙や文法体系を保持する言語リソースが必要です。日本語テキストを解析するには、形態素解析（※2）や文節係り受け解析（※3）など複数の機能
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