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筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
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[python] いろいろな文字種のリストを作成 - Qiita
Pythonでシンプルにアルファベットのリストを作る（リンク切れ）に触発されて、いろいろな文字列のリストを作ってみた。 パスワードの辞書やら言葉遊びゲームで使えるのではないかなと思います。 追記（2018/03/30） たまに見てくださっている方がいるようなので、コメント欄のモジュールについても説明しておきます。 半角の文字列についてはstringモジュールを用いることがベストプラクティスかなと思います。 >>> import string >>> help(string) (中略) DATA ascii_letters = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ' ascii_lowercase = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' ascii_uppercase = 'ABCDEFGHIJKLM
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MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2013-02-18 MeCab 0.996 configure script の不備によりiconvへのリンクに失敗する問題を修正 ユーザ辞書用CSVファイルのコストと左/右文脈IDを付与し, 新たなCSVファイルを生成する機能の追加 解析結果からLattice を作成する Lattice::set_result() メソッドを追加. 単体テスト時のスタブの作成等に利用可能 2013-01-24 MeCab 0.995 部分解析機能の再実装 部分解析機能のためのAPI (Lattice:set_boundary_constarint, Lattice::set_feature_constraint) の追加 2012-06-03
【Python】MeCab（形態素解析器）を使用して文章をカテゴリー分類する
【Python】MeCab（形態素解析器）を使用して文章をカテゴリー分類する Python 投稿日 2019年12月9日 >> 更新日 2023年3月2日 今回は文章などを形態素（単語区切り）にして解析を行えるMeCabを使って、入力された文章がどのカテゴリーに属するのかを分類し出力するような実装を行っていきたいと思います。 この記事ではMeCabの導入については触れないので、インストールから簡単な実装についてはこちら「【Python】形態素解析器のMeCabを使って自然言語処理の実装」をご参照ください。 実装のイメージとしては、予め「カテゴリー１」と「カテゴリー２」の情報を格納した「辞書」を用意し、人が入力した文章（テキスト）を単語に区切って１つ１つを各カテゴリーでチェックを行い、その文章の内容が最も多く一致したカテゴリーであれば「文章の内容はカテゴリー〇です」と出力されます。 また、分
【Python】MeCabにより形態素解析を行い名詞・動詞を抽出する - logblog
何をする MeCabにより日本語文章を分割して特定の品詞情報を抽出する 事前準備 MeCabをインストール いっぱい参考ページあるので検索下さい コード make_word_list.py import MeCab tagger = MeCab.Tagger("-d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd") # 初期化しないとエラーになる tagger.parse("") # 入力された文章を分解しリスト化する class MakeWordList: def __init__(self): pass # 文字列を単語で分割しリストに格納する def word_tokenaize(self, doc): node = tagger.parseToNode(doc) result = [] while node: hi
PythonとMecabで特定の品詞の単語だけ取り出す - Qiita
はじめに 「私はプログラミングが苦手です」 のような文書を、単語に分かち書きしたいことがあります。 これは、Pythonでは MecabをホストOSにインストール mecab-pythonをpipインストール すればよいです。 しかし、このまま分かち書きをすると 私 は プログラミング が 苦手 ですと「は」「が」「です」といういらない品詞が入ってしまうため、それらを削除しましょう。 特定品詞 import MeCab # 取り出したい品詞 select_conditions = ['動詞', '形容詞', '名詞'] # 分かち書きオブジェクト tagger = MeCab.Tagger('') # Neologdの指定版 最新語に対応する # tagger = MeCab.Tagger('-d /usr/lib64/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd') #
読み込んだテキストファイルをmecabで分かち書きし、結果をテキストファイルとして出力する。 - Qiita
やったこと 文字列を分かち書きをし、結果をテキストファイルで出力する 読み込んだテキストファイルの文字列を分かち書きし、テキストファイルで出力する 分かち書きをする # mecab 大文字小文字に注意 import MeCab # datetime import time # 引数取得 import sys from sys import argv #引数の取得 input_file_name= sys.argv[1] # 解析対象テキストファイルのインポート open(input_file_name,'r') as f: mecab = MeCab.Tagger("-Owakati") text = mecab.parse('解析文字列はこちらです。') mecab.parse('') #ファイル実行開始時刻を取得 timestr = time.strftime('%Y%m%d-%H%M
64bitのWindowsにMeCabをインストールする - TadaoYamaokaの開発日記
MeCabの公式のサイトではWindows用は32bitのインストーラしか提供されていないため、64bitのWindowsで64bitのPythonから使おうとすると使用できない。 64bit向けには、32bitのインストーラでインストールした後、個別にビルドしたファイルで実行ファイルとライブラリを置き換える必要がある。 http://qiita.com/ksomemo/items/02e98bf1dbd4107a8d13qiita.com こちらのサイトに書かれていた方法で、ビルドして、Python3から使用することができた。 ただし、環境変数MECABRCがないと、pythonコマンドからMeCabを使用したスクリプトを実行すると、 Traceback (most recent call last): File "a.py", line 3, in <module> mecab = M
Python3入門 フォルダ内のファイル一覧を取得する方法
glob.glob() による取得¶ フォルダ内のファイルの一覧を取得するのに簡単なのは、globモジュールを利用することです。 次の例のように、glob モジュールの glob メソッドで簡単にファイル名の配列を取得することができます。 次の例では ./tmp ディレクトリ内のファイルの一覧を取得しています。 「*」は、「全て」を表します。 import glob files = glob.glob("./tmp/*") for file in files: print(file)
MeCabをPython3で使ってみよう｜形態素解析について分かりやすく解説 | .NETコラム
システム エンジニア 形態素解析にMeCabを使用しているのですが、PythonでもMeCabが使えるのですか。 プロジェクト マネージャー はい、使えます。ここではPython3でMeCabを使った形態素解析をご紹介しましょう。 MeCabとは？ MeCabとは、オープンソースの形態素解析エンジンのことです。MeCabという名前になったのは、開発者の方が和布蕪（めかぶ）が大好物だったためにMeCabという名前になったようです。 形態素解析とは 形態素解析とは、検索エンジンでも使われている自然言語処理の手法の一つで、ある文章・フレーズを「意味を持つ最小単位（＝単語）」に分解し、それらの品詞などに判別する作業のことです。 MeCabのインストール 開発環境はWindows 10、Python3です。Windows環境にMeCabをインストールします。 ①32bit版……MeCabの公式サイト
PythonとMeCabで形態素解析(on Windows) - Qiita
はじめに Windowsでの形態素解析環境の構築を手伝うことが多くなってきたので、 一連の流れをまとめて備忘録的に書き留めておくことにしました。 以下、Python上で形態素解析器MeCabを使って 形態素の一覧出力が出来るようになることを目標に話を進めていきます。 導入するもの一覧 Anaconda3 64bit MeCab 0.996 64bit mecab-python-windows Anacondaのインストール Pythonの統合環境であるAnacondaのインストールを行います。 Anacondaは、以下のURLからダウンロードできます。 ダウンロードする際は、3.x の最新バージョンを使用OSのbit数に応じて選択してください。 本記事においては、3.xの64bit版の環境を想定して話を進めていきます。 なお、2.xの古いバージョンを使うことも出来ますが、サポートが限定され
PythonでPDFからテキストを読み取る方法について - ガンマソフト
PDFのページ抜粋、結合、重ね合わせのようなPDFのページ操作ならば、PythonでPyPDF2を利用すれば簡単にプログラミングできます。例えば、フォルダ内のPDFを１つにまとめるプログラムなどがすぐに作れます。 しかし、PDFの中身のテキストをプログラムで読み取るのは大抵一筋縄ではいきません。日本語や帳票であればもっと難易度が上がります。 この方法ならどんなPDFでも大丈夫という決定版はありません。目的や原稿のPDFの状態により、適した方法を選択する必要があります。今回はその候補となる方法を紹介します。 本記事の目次 PyPDF2 pdfminer.six Apache Tika Tesseract OCR 最後に PyPDF2 PyPDF2 でもテキストを読み取れます。PyPDF2は以下のようにpipでインストールできます。 pip install PyPDF2 以下のようにextra
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Mecabで形態素解析：品詞分解する方法【Python】 |