日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 日本語形態素解析器 MeCab を Python から利用する際の語彙データ（UniDic）が AWS 上で Open Data として公開されました 多くの機械学習デベロッパーの方々が、AWS 上でさまざまなアルゴリズムの開発やモデルの構築を行なっています。中でも自然言語処理を行う際には、対象言語の特性に即した形で前処理を行う必要があります。日本語の自然言語処理を実施する際には、形態素解析と呼ばれる文章の分解処理を前位処理として一般的に行います。日本語形態素解析を行うためには、日本語の語彙データが必要となりますが、このデータは通常 GB 以上のサイズに及ぶ大きなサイズとなります。またこれらを用いた計算の際にも大量の GPU および CPU を必要とするため、従来こうしたモデルを構築する際には常にストレージおよびコンピューティングのリソースの
「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]
Python自然言語処理入門を読みました 以前レビューを書いた「ディープラーニングの数学」の作者、IBMの赤石さんから、出版社様経由で「Python自然言語処理入門」を献本いただきました。 現場で使える! Python自然言語処理入門 (AI & TECHNOLOGY) 作者:赤石 雅典,江澤 美保出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2020/01/20メディア: 単行本（ソフトカバー） 「ディープラーニングの数学」は、「ゼロから作るDeep Learning」に並ぶ良書と書かせていただきましたが、今回の本も自然言語処理を扱ったゼロから作るシリーズの「ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編」と対になるような位置付けの良い本と思いました。 じっくり読んでいたので、読了に時間がかかってしまい、本の発売から時間が経った今更のレビューになってしまいましたが、簡単に紹介をしたい
![「Python自然言語処理入門」が自然言語処理の基礎にとても良かった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c4815e772b700227360cc4bcb53c62fcb2271132/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20200112%2F20200112201529.jpg)
汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita
今DL for NLP界で、BERTというモデルが話題です。PyTorchによる実装が公開されていたので、日本語Wikipediaコーパスに適用してみました。 コードはこちらに公開しております。 2018/11/27 作成したBERTのモデルを使って内部動作の観察とその考察を行いました。単語の潜在表現獲得の部分で感動的な結果を見せてくれました。ご興味あればご覧ください↓ https://qiita.com/Kosuke-Szk/items/d49e2127bf95a1a8e19f この記事ではBERTのポイントの解説と、ポイントごとの実装を紹介します。 尚、記事の執筆にあたってこちらのリポジトリを参考にさせていただきました。 https://github.com/codertimo/BERT-pytorch 本記事は以下の4つで構成されています。 ・BERTとは ・BERTのキモ ・BER
汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita
今DL for NLP界で、BERTというモデルが話題です。PyTorchによる実装が公開されていたので、日本語Wikipediaコーパスに適用してみました。 コードはこちらに公開しております。 2018/11/27 作成したBERTのモデルを使って内部動作の観察とその考察を行いました。単語の潜在表現獲得の部分で感動的な結果を見せてくれました。ご興味あればご覧ください↓ https://qiita.com/Kosuke-Szk/items/d49e2127bf95a1a8e19f この記事ではBERTのポイントの解説と、ポイントごとの実装を紹介します。 尚、記事の執筆にあたってこちらのリポジトリを参考にさせていただきました。 https://github.com/codertimo/BERT-pytorch 本記事は以下の4つで構成されています。 ・BERTとは ・BERTのキモ ・BER
NTT40年の自然言語処理技術を結集して「いつどこで誰が何をどうしたゲーム」を作った 【Python & Webスクレイピング & COTOHA API】 - Qiita
NTT40年の自然言語処理技術を結集して「いつどこで誰が何をどうしたゲーム」を作った 【Python & Webスクレイピング & COTOHA API】Python自然言語処理NLPWebスクレイピングCOTOHA タイトルはアオリです。全然使いこなせてないので予めご了承ください。 やりたいこと Python素人なので勉強したい。 Webスクレイピング素人なので実装したい。 自然言語処理(NLP)素人なので使ってみたい。 →PythonでWebスクレイピングしてその結果を言語処理するアプリケーションを作る。 作ったもの スクリプトに引数として単語を与えると、その単語のWikipedia記事を解析。 「いつ」「どこで」「だれが」「なにを」「どうした」に分解し、ランダムにそれらを組み合わせて表示する。 動作例 (豊臣秀吉のページ解析) $ python cotoha_api_wikipedi
自然言語処理の前処理・素性いろいろ - Debug me
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ﾊﾝｶｸｶﾅ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
Pythonで単語分散表現のクラスタリング - Ahogrammer
最近の自然言語処理では、単語の分散表現は当たり前のように使われています。 単語分散表現では、各単語が高次元ベクトル空間に配置され、加減乗除等の演算を行えるようになります。 これらのベクトルは、意味の近い単語に対しては同じようなベクトルになることがわかっています。 本記事では、単語分散表現のベクトルをクラスタリングし、意味が近い単語のクラスタを作ってみたいと思います。 これらのクラスタは、眺めて楽しむだけでなく、機械学習の素性として使うこともできます。 イメージ的には、以下のような感じで単語をクラスタにまとめます。 では、単語分散表現をクラスタリングして、単語のクラスタを作ってみましょう。 準備 まずは、作業用のディレクトリを作成しておきましょう。 また、必要に応じて Python の仮想環境も用意します。 以下のコマンドを実行することで、ディレクトリを用意します。 $ mkdir work
ポエム判別器 - Qiita
Qiita初投稿です。よろしくお願いします。 Qiitaは主に読む方で使わせていただいているんですが、統計ヤクザとか見たことがあるので、正直コメント貰っても返すの怖いし（twitterで受けつけます）、Qiitaはいいかなって思っていました。 しかし、今回はQiitaそのものを評価の対象とするので、Qiitaに投稿したいと思います。 Qiitaでは、主観や感情が入り乱れる投稿は嫌われる傾向があり、負のイメージを持ってポエムと言われることがあります。 それを機械学習で分類していれければいいね、ということで、やってきます。 手法選択 考えられるメソッド Bag of Wordsなどでlogistic-regression Bag of wordsなどでsvm Bag of wordsなどでxgboost doc2vec, fasttextなどのエンベッディングでテキスト分類 Reccurent
ML-Askでテキストの感情分析 - Qiita
ちゃお……† 今回は感情分析ライブラリML-Askについて紹介します。 ML-Askができること 感情の推定 2,100語の辞書によるパターンマッチングで{喜, 怒, 哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚}の10種類の感情を推定します。この2,100語は、感情表現辞典に基づいているそうです。 感情の強さ 間投詞、擬態語、がさつな言葉、顔文字、「！」や「？」の数で感情の強さを推定します。 ネガポジ分類 推定された感情から文を{ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル}の３種類に分類します。 文脈の考慮 Contextual Valence Shifters (CVS) という概念に基づいて, 文脈を考慮した感情推定を行います. たとえば, 「好きとは言えない」という文の場合、「好き」が否定されているので、「好き」の逆の感情である「厭」だと推定します。 活性的かどうか 推定された感情を元に
簡易的な日本語ストップワードの取得メソッド - test.py
それほど厳密に調査した訳ではないが、NLTKのコーパスには日本語のストップワードが存在しないようで、多くの人は SlothLib を利用している、という印象をWebから受けた。 SlothLibのように単語ベースでストップワードを定義している一方で、 IBM Content Analytics のように、シンプルに名詞か動詞以外の品詞の単語をストップワードとしているのもあった。 今回は、これら２種類の定義により、入力したテキストのストップワードを出力するメソッドを実装した。 品詞によるストップワードの取得 前回、単語と品詞のセットのリストが取得できるメソッド word_and_class() を作ったので、 そこから名詞と動詞以外の単語を取得する。 word_class = self.word_and_class(doc) ok_class = [u"名詞", u"動詞"] stopwor
「この中で最初に見つけた3つの単語」は、どうやって作っているのか - Qiita
こういうのを、TwitterやらFacebookやらで見たことがないでしょうか。 これは私がでっち上げたものですが。検索すれば、いくつか見つかります。 これ、どうやって作ってんの！？って疑問が湧いてきたので、ちょっと考えてみました。 コードは全部、Python3で実装しています。2.xを使っている方は日本語を使うことが多いなら乗り換えましょう。入り口と出口でだけ文字コードに注意すれば、unicodeだとかcodecだとかなーんにも気にしなくていいので、とても楽ちんです。 戦略1: 完全にランダムでひらがなを選ぶ import random h, w = 16, 16 USE_HIRAGANAS = ('あいうえおかきくけこさしすせそたちつてと' + 'なにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわん' + 'がぎぐげござじずぜぞだぢづでどばびぶべぼぱぴぷぺぽ') for _ in ran
moco(beta)'s backup: PyConJP で janome の発表をしてきました
10/9 - 12 に開催された PyConJP 2015 で、「Python で作って学ぶ形態素解析」というタイトルで janome の発表をさせていただきました。 スタッフの皆様、聞きに来てくださった方々、ありがとうございました。 発表スライド 終わってから、スゴい緊張してたねーと色んな方に言われましたがｗ、良い経験になりました。内容は初歩的なもので、詳しい人には面白くないだろうなあと思いつつ、今まで言語処理に触れる機会がなかった方向けに、何か持ち帰ってもらえればいいなと思ってスライドを作りました。 Togetter まとめてもらえた。ありがとうございます！ 【すもも】Pure Python 実装 janome のアルゴリズムから学ぶ形態素解析入門 #PyConJP_C #pyconjp 発表して良かったこと このPRをくれた nakagami さんとお会いできた。 なんだか「神PR
トピックモデルを利用したアプリケーションの作成 | Tech-Sketch
最近、「機械学習」や「自然言語処理」、といったキーワードを聞くことが多くなってきていると思います。 反面、すごそうだけどなんだか難しいもの、というイメージもあるのではないかと思います。そこで、今回は「自然言語処理」の一種であるトピックモデルを取り上げ、その仕組みを紹介するとともに、その実装方法について解説していきたいと思います。 (「機械学習」の方については、以前開催した勉強会の資料がありますので、興味があればそちらもご参照ください。) トピックモデルとは トピックモデルは、確率モデルの一種になります。つまり、何かが「出現する確率」を推定しているわけです。 トピックモデルが推定しているのは、文章中の「単語が出現する確率」になります。これをうまく推定することができれば、似たような単語が出てくる文章(=似たようなモデルの文書)が把握でき、ニュース記事などのカテゴリ分類を行ったりすることができま
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 で構文木を端末に描画してみる - ny23の日記
巷にある構文解析器には，解析結果を木構造で端末に表示する機能がある．あった方が良いだろうなと思いつつ，自分で実装するのはいかにも面倒そうだと感じて，今まで後回しにしていた．いい加減そろそろ無いと困ると感じるようになってきたので，先日の通勤電車の中で暇つぶしに書いたら，思いの外あっけなく実装できたので，メモ代わりに残しておく．最初 Ruby でワンライナーで書けないかなと思ったが，流石に難しかったので，練習も兼ねて Python で実装してみた． #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Usage: lattice_to_tree.py < in.KNP # translate parser output into human-readable dependency tree structure import sys # customi
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Python による日本語自然言語処理 〜系列ラベリングによる実世界テキスト分析〜 / PyCon JP 2019
GitHub - recruit-tech/summpy
GitHub - codelucas/newspaper: News, full-text, and article metadata extraction in Python 3. Advanced docs:
自然言語処理ー古典的手法から言語モデルまでー 森山 直人
言語処理100本ノック 2015