企業での研究開発の楽しさと苦労/WAP-Tech-Talk
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トークナイザをいい感じに切り替えるライブラリ konoha を作った - Qiita
TL; DR 文のトークン化のためのライブラリである konoha の紹介をします． (旧 tiny_tokenizer) ↓みたいな感じで使えます．なにとぞ〜 from konoha import WordTokenizer sentence = '自然言語処理を勉強しています' tokenizer = WordTokenizer('MeCab') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処理, を, 勉強, し, て, い, ます] tokenizer = WordTokenizer('Kytea') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処理, を, 勉強, し, て, い, ま, す] tokenizer = WordTokenizer('Sentencepie
nerman: Named Entity Recognition System Built on AllenNLP and Optuna
This article is a translation of the Japanese blog post authored by Makoto Hiramatsu of Cookpad Inc. I am Makoto Hiramatsu (Twitter: @himkt or @himako_h) from the Business Development Department at Cookpad. 👋 I usually work on natural language processing (NLP) on real-world data. In this article, I introduce nerman, a named entity recognition system from recipe texts. The word nerman is derived f
形態素解析を行うだけのバッチをつくる - クックパッド開発者ブログ
研究開発部の原島です。今日は表題の渋いバッチをつくった話をします。 あっちでも形態素解析、こっちでも形態素解析 みなさん、形態素解析してますか？してますよね？クックパッドでもさまざまなプロジェクトで形態素解析をしています。 いや、むしろ、しすぎです。プロジェクト A でレシピを解析し、プロジェクト B でもレシピを解析し、プロジェクト C でもレシピを解析し、... といった具合です。ちなみに、形態素解析（の結果）が必要なプロジェクトとしてはレシピの分類やレコメンド、各種分散表現（e.g., word2vec）や BERT の学習などがあります。 もちろん、最終的に得たい解析結果が違うのであれば問題ありません。しかし、私が見たかぎり、ほとんどの場合は同じ（もしくは、同じにできそう）でした。であれば、 解析器をインストール（→ Dockerfile を試行錯誤） 解析対象を取得（→ SQL
クックパッドと自然言語処理/cookpad-and-nlp
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GitHub - himkt/konoha: 🌿 An easy-to-use Japanese Text Processing tool, which makes it possible to switch tokenizers with small changes of code.
Cookpad Parsed Corpus: Linguistic Annotations of Japanese Recipes
