WindowsやmacやLinuxにpipでPython用MeCabバインディングをいれる - Qiita
はじめに ちゃお・・・† 個人的にですが、最近はWindowsのPythonでMeCabを使う機会が増えてきました。しかし、WindowsでMeCabのPythonラッパーを入れるには、ソースをダウンロードしたりsetup.pyを書き換えたりコンパイラをインストールしたりしないといけないので、とても面倒です。 そこで、WindowsでもmacでもUbuntuでもpipで簡単にMeCabのPythonラッパーを使えるものを公開しました！ https://pypi.org/project/mecab/ ※ 過去にmecab-python-windowsというものを公開しましたが、そちらは今後アップデートしないつもりなので、mecab-python-windowsを使っている人はこちらに乗り換えることを推奨します。 これは何？ インストール時のOSによってふるまいを変えることで、一つのパッケージ
scikit-learnの決定木/ランダムフォレストのルールからPythonコードを生成 - Qiita
はじめに Pythonで機械学習といえばscikit-learnですが、scikit-learnを使うにはnumpyやscipyといった大きめのライブラリを入れる必要があります。でも、プログラムでほんのちょこっとだけ機械学習のモデルを使って分類したいって場合だと、わざわざそういう重いもの入れたくないなーと思うときがあります。scikit-learnで学習したものをnumpy, scipy, scikit-learnなしに使って分類処理ができたらなーって。 そこで今回はscikit-learnの決定木 (DecisionTreeClassifier) やRandom forest (RandomForestClassifier) からif-then形式のコードを生成するものを紹介します。 https://github.com/ikegami-yukino/misc/blob/master/m
PythonでMeCabの制約付き解析を使う - Qiita
MeCabには制約付き解析という機能がありますが、これについて説明している記事がほとんどなかったので手探りで試してみました。 MeCab 0.996 Python 3.4 mecab-python3 0.7 制約付き解析とは 入力文の一部の形態素情報が既知である、あるいは境界がわかっているときに、 それを満たすように解析する機能です。 たとえば、「にわにはにわにわとりがいる。」という文に対して、「はにわ」の部分が名詞であるとか、「にわとり」の部分が一つの形態素であるというように指定した上で解析することができます。このとき、制約に反する4文字目の「は」が単独で形態素となったり、「にわとり」が「にわ」と「とり」に分割されるような解析候補は排除されます。 制約付き解析 (部分解析)より 形態素境界の制約をつける 文の一部の形態素境界がわかってるときに、その部分を一つの形態素として扱って解析するよ
PythonでのMeCabを速くするtips - Qiita
ちゃお... Python Advent Calendar 2015 18日目の記事です... Pythonといったらデータサイエンスに強いし、データサイエンスといったら形態素解析が必要になることがあるし、形態素解析といったらMeCabだし――ということで、今回はPythonでのMeCabの処理を少しでも速くする豆知識を共有したいと思います！ parseToNodeを捨てよ parseを使おう MeCabの解析結果を得るにはparseとparseToNodeの2つのメソッドがあります。 わたしはもっぱらparseToNode使ってたのですが、なんか遅いなーって思って、本当に遅いのか確かめるために処理時間測ってみました。現実的な設定でやった方が実用的だと思ったので、今回は夢野久作のドグラマグラから名詞を抽出することにします。 コード import MeCab tagger = MeCab.T
WikipediaのデータからElasticsearch用類義語辞書をつくる - Qiita
Elasticsearchには類義語によるクエリ拡張機能があります。これを適用すると まどマギ と検索したときに まどかマギカ と書かれた文書もヒットするようになります。 (LuceneやSolrにもありますがここではElasticsearchの話だけします) この類義語辞書は、人手で作ること (e.g., FRILの商品検索をnGramから形態素解析にした話 - mosowave) もできますが、今回はなるべく手間をかけたくないのでWikipediaのリダイレクトデータから自動で類義語辞書を作る方法を紹介します。 (自動といってもノイズも含まれてるので実用的に使うにはある程度人手でフィルタリングする必要があります。それでも一から人手で作るよりは手間が少ないと思います) (ElasticsearchではWordNetでの類義語検索に対応しているようですが、これを書いてる2015年12月時点
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