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
日本語正式サポートされた自然言語処理ライブラリspaCyのStreamlit可視化が超お手軽だった - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの徳田（@dakuton）です。 最近、spaCyの日本語版モデルが正式サポートされたのでいろいろ触ってみたところ、解析結果ビジュアライズを全部まとめるStreamlitアプリも同じ月に提供されていることがわかったので、今回はそちらを紹介します。 なお、ビジュアライズ機能の一部(係り受け解析)は1年前の記事「その他」で紹介しています。 tech-blog.optim.co.jp 実行手順 spaCyのUniverseプロジェクトであるspacy-streamlitをインストールします。 pip install spacy-streamlit 起動用スクリプト(streamlit_app.py) import os import pkg_resources, imp import spacy_streamlit models = ["ja_core_news_lg", "ja_
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