SudachiPy で MeCab 互換な解析をさせる - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un
ComeJisyo プロジェクト日本語トップページ - OSDN
医療記録の分かち書きを支援するために実践医療用語辞書ComeJisyoと、分かち書き結果から合成語を生成するツール「GoMusubi」を公開しています。 ComeJisyoは、形態素解析器MeCabのユーザ辞書として用います。 Mecabのシステム辞書IPA辞書の影響に加え、ComeJisyoの品詞誤りもあり、ComeJisyoの見出し語が過分割される場合があります。 そこで、解析結果の品詞を元に合成語を生成するツール「GoMusubi」を作成しました。 公開履歴 2021年 4月 Wcompounder_Ver.1.0 GoMusubi_Ver.2.0を構成するプログラムの内、合成語を生成するプログラムのソースコードを公開します。 動作環境 ： Windows10（64ビット） 使用言語 ： python3.8 2021年 4月 GoMusubi_Ver.2.0
本気で自然言語処理やらないエンジニアでもできる、イベントアンケートの意見抽出 - OPTiM TECH BLOG
まえがき R&Dチームの徳田(@dakuton)です。 私の開発業務としては自然言語処理をメインとした業務ではありませんが、必要に応じてテキスト解析に携わることもあります。 今回は、がっつり自然言語処理やらないエンジニアからみたときのテキスト解析の使いどころを簡単にご紹介します。 業務での使いどころ 簡単に申し上げると、分類問題として解けそうなデータか？当たりをつけるためにテキスト解析を利用します。 私の業務では時系列データや定量データのような数値データなどをメインに取り扱っていますが、テキスト解析をあわせて行う必要が出てくる場合があります。 これは解析依頼をいただくデータが、数値情報に加えてテキスト情報が付随されているようなデータであることが多いためです。 例えば故障検知の場合、単に正常稼働時の数値データをもとに異常を定義するのではなく 過去レポート(故障時の部品や原因をまとめたテキスト
新語・固有表現に強い「mecab-ipadic-NEologd」の効果を調べてみた
このようにすることで、 そもそも mecab-ipadic-NEologd に意味はあるの? mecab-ipadic-NEologd で分かち書きして悪影響は無いの? mecab-ipadic-NEologd を週2回も更新することに意味はあるの? などの典型的な疑問について考察する材料を得たいと考えました。 学習器と特徴ベクトルの作り方 学習器は LIBLINEAR を使用しました。LIBLINEAR で学習するときのパラメーターですが、今回は辞書やデータごとに最適なパラメーターを探すことが今回の目的ではありません。そこで、別の期間のデータと MeCab 用の辞書を用意して、事前に実験と相対的に同様なデータと辞書の関係を作って探索することにしました。その結果、「s=5, c=0.8, B=-1」という設定が比較対象の UniDic にとって総合的に有利だったのでそれを採用しました。 各
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
SQLite3学習 全文検索FTSを日本語で使う方法を探してみた - やってみる
トークナイザを実装する必要がある。 FTS FTS3/4 FTS5 トークナイザ 形態素解析などして検索ワードを作る。 組込トークナイザ トークナイザ 概要 unicode61 デフォルト。Unicode6.1規格に基づく ascii ASCIIコードポイント中心 porter ポーターステミングアルゴリズムに基づく すべて英語用。日本語のテキストに対してはまったく役立たず。 外部トークナイザ ICU Mecab FTS5はICUを使えない。FTS3/4は使えるらしい。 FTS5 ICUトークナイザーは使用できません FTS4 ICUライブラリ カスタムトークナイザ カスタムトークナイザ FTS5 ICUトークナイザーは使用できません SQLite3 FTS5用Mecabトークナイザ SQLite3 FTS5用Mecabトークナイザ ドンピシャ。超感謝！ 所感 次回、やってみよう。 対象環
SQLite3 fts5用mecabトークナイザ - Qiita
$ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=18.04 DISTRIB_CODENAME=bionic DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.2 LTS" $ sqlite3 --version 3.29.0 2019-07-10 17:32:03 fc82b73eaac8b36950e527f12c4b5dc1e147e6f4ad2217ae43ad82882a88bfa6 $ mecab --version mecab of 0.996 ビルド環境の構築 ビルドに必要なパッケージのインストール sqliteはソースからコンパイルして、$HOME/usrにインストール（fts5を有効化） mecabはソースからコンパイルして、$HOME/usrにインストール 辞書はmecab-ipadic
MeCab辞書をSudachi辞書に変換して固有表現抽出 - TechBlog - 株式会社Deepblue
大体はこの通りにcsvのカラムを作り直せば大丈夫ですが、似ているようで違うので、何点か注意が必要です。 見出し (TRIE 用) Sudachiには文字の正規化が必要です（参考）。 左連接ID・右連接ID Sudachiのドキュメントにunidic-mecab 2.1.2 の左文脈ID・右文脈ID参考にするように、とあるので、使っているunidic-mecabのバージョンを確認しなければいけません（UniDicの左文脈ID）。 MeCabにとっては-1は連接IDを自動推定する特殊な値です。 コスト MeCabのコストには制限がありませんが、Sudachiのコストの範囲は32767~-32767の制限があるので調整が必要です。 Sudachiにとっては-32768はコストを自動推定する特殊な値です。 品詞1~4 品詞も連接IDと同様、MeCabのunidic-mecab 2.1.2の品詞体系
[O] MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました
MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました Tweet [NLP] 日本語の文書を機械的に処理しようと思った時に、ほとんどの人が MeCabとIPADIC(IPA辞書)の両方、または、どちらかを使うことになります。 IPADICはとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎているので、例えば2015年3月上旬に急に流行ったような言葉は収録していません。そのため、今日生まれたような新しい文書(例、Apple Watch発売)を解析する時に困ります。困らない人もいますけど、僕は困ります。 その課題に対処するために、日本全国津々浦々、自然言語処理に関わる全ての人は独自にMeCabの新語辞書を作って対応しているわけです。その際に元データとして使われることが多いのは Wikipedia 日本語版やはてなキーワードなどです。 困ったことに、新語辞書を生成
形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog
概要 偶然５７５７７になっている文章を短歌としてつぶやく Twitter の bot を作りました。 フクロウが鳴くと明日は晴れるので洗濯物を干せという意味 #tanka ウィキペディア日本語版「フクロウ」より http://t.co/Dm1uHcQdzR— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 再帰的アルゴリズムが有効な問題として有名であり #tanka ウィキペディア日本語版「ハノイの塔」より http://t.co/vm2ZqwImKi— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 文章はウィキペディア日本語版を対象としました。 作り方 jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロード。 WP2TXT で上記を扱いやすい形式に変換。 このスクリプト で５７５７７になっている文を抽出。数時間かけて（遅い）
livedoor Techブログ : wikipediaのデータや顔文字辞書からmecabのユーザ辞書を作成するフレームワーク
突然ですが，mecabの辞書 (mecab-ipadic) をデフォルトのまま使って，mecab意外と使えねぇとか文句言ってる悪い子はおらんかね？ mecab-ipadic は比較的お行儀のよい日本語をベースに作られているので，そのままでは web上の口語文体のテキストはうまく扱えないことがあります。本来は教師データを用意し，学習させるといった手法を使うのが正攻法だと思いますが，とりあえず名詞を充実させるだけでも実用度はだいぶ上がるでしょう。 人間の話す言語には，動詞の語幹や名詞には日々新しく語彙が増えるけど，助詞や活用のルールは簡単には変化しない，という特性があります。特に「いま最もつぶやかれている単語ランキング」といった集計をするような場合は，名詞の範囲の切り出しさえ間違えなければそれなりの結果を出せることも多いのです。 ただ，辞書への単語追加はここにある通り簡単にできるのですが，単語
Darts: Double ARray Trie System
Darts: Double-ARray Trie System はじめに Darts は, Double-Array [Aoe 1989]を構築するための シンプルな C++ Template Library です. Double-Array は Trie を表現するためのデータ構造です. ハッシュ木, デジタルトライ, パトリシア木, Suffix Array による擬似 Trieといった 他の Trie の実装に比べ高速に動作します. オリジナル の Double-Arrayは, 動的に key の追加削除を行えるような 枠組ですが, Darts は ソート済の辞書を一括してDouble-Array に変換することに機能を絞っています. ハッシュのような単純な辞書として使うことも可能ですが, 形態素解析器の辞書に必須の Common Prefix Search を非常に高速に行うことが
日本テレビ東京で学ぶMeCabのコスト計算 | mwSoft
今回はこの言葉の解析をMeCab＋NAIST辞書にお願いして、結果を分析することで、MeCabが行っているコスト計算について勉強してみたいと思います。 とりあえず実行してみる さっそくMeCabに「日本テレビ東京」を解析してもらいましょう。 $ echo 日本テレビ東京 | mecab 日本 名詞,固有名詞,地域,国,*,*,日本,ニッポン,ニッポン,, テレビ東京 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,テレビ東京,テレビトウキョウ,テレビトーキョー,, EOS 「日本 | テレビ東京」と分けていますね。視聴率的には負けていますが、NAIST辞書的には日本テレビよりもテレビ東京が優先されたようです。 ちなみに「フジテレビ東京」ではどうなるでしょうか。 $ echo フジテレビ東京 | mecab フジテレビ 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,フジテレビ,フジテレビ,フジテレビ,, 東京 名詞,
”専門用語（キーワード）自動抽出システム”関連文献リスト
”専門用語（キーワード）自動抽出システム”のプロジェクト関連文献 前田朗, 中川裕志. 東京大学OPAC Plus "言選Web : 関連学術用語による日本語文献情報への簡易ナビゲーションシステム, 第72回情報処理学会全国大会 デモセッション [論文PDF]全国大会講演論文集の頁等は追って記入、[ポスター](パワーポイント)、 [プレゼン資料](パワーポイント) 王玉馨・小島浩之・中川裕志・前田朗 : "中文版“言選Web”的評価与分析", 第三届文学与信息技术国际研讨会 论文集. [編者不明] 東京. [第三届文学与信息技术国际研讨会], 2007-03, [東京], 2007. pp.39-44. 小島浩之 : "人文科学研究と自然言語処理 総論にかえて", 漢字文献情報処理研究 第6号 pp.92-95, 2005.10 本文PDF 前田朗 : "キーワード自動抽出システム「言選W
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GitHub - thino-rma/fts5_mecab: sqlite3 fts5 mecab
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
https://yogi.bz/~suzu/wp3/?p=313
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