Python3×日本語：自然言語処理の前処理まとめ - Qiita
初めに 方針 ・pandasは、CSVや、Mysql、SQLiteなど様々なデータベースから、取り扱いやすい自身のDataFrameに変換することができる。 ・pandasのDataFrameはscikit-learnとの連携も容易である。 ・自然言語処理を日本語で行う場合、適切に前処理を行わなければ、良い結果をだすことはできない。 今回は自然言語処理における前処理の種類とその威力を参考にさせていただき、 具体的にpandasのDataFrameの形で存在する日本語データの前処理について考えていきます。 ※引用文は記載が無い場合、上記の記事からのものです。 準備と想定 sqlite3からpandasのデータフレームへ変換しています。 import pandas as pd import sqlite3 con = sqlite3.connect("db/development.sqlite
平成の次の元号を、AIだけで決めさせる物語 - Qiita
背景 平成の次の元号は何になるの？ エンジニアに限らず、多くの人が気になる話題である。 エライ学者先生ががんばって調べたり選んだりして決めるんでしょ。 しかし、時はAIが囲碁や将棋で名人を負かす時代。 そうだ！AIに新元号を決めてもらえばいいじゃん！！ まさに悪魔的発想・・・！ 「OK、Google、新しい元号は何になるの？」 ⇒ 教えてくれるワケがない。（元号関連記事くらいは教えてくれる） じゃあ自分で作ってみよう！ 人の判断を一切入れずに、AIだけで新元号作ることが出来るのか？が今回のテーマ 余談： ちなみに大喜利人工知能の、大喜利βさんに聞いたところ 「アメリカ」との答えが返ってきた。 このタイミングで、アメリカ合衆国51番目の州は「本州」です、とせよとの啓示なのか！？ 新元号のルールは？ 以下のように決められているらしい。 1. 国民の理想としてふさわしいようなよい意味を持つもので
さだまさしを kuromoji を用いて簡単に品詞分解してみる - Qiita
さだまさし 名詞-固有名詞-人名-一般 さだまさしの、主に詩の歌詞を対象に、簡単な品詞分解と、それを基にした簡単な分析を行ってみた、というのがこの記事の内容です。 個人的な最終的なゴールは、さだまさし風の歌詞を自動生成する bot (さだロボ) を作る事になりますが、その過程を週一でディアゴスティーニ的に（サダゴスティーニとかは節度のある大人なので言わない）書いていければと思います。 ついでに、その道すがら、ちょっとした解析・分析結果なども書いていきます。 道具の用意 解析するにあたっていくつか道具が必要なので、最初に、使用したツール群について簡単にお話します。 kuromoji KuromojiはJavaで書かれているオープンソースの日本語形態素解析エンジンです。 Java で形態素解析を行いたい場合、昔は「Sen」などを使うことが多かったですが、atilika 社が OSS として k
Mecab をもっと手軽に Ruby で扱える Gem - Qiita
問題 mecab-ruby を本格的に使う必要が出てきたので mecab-ruby を触っていました. mecab-ruby は SWIG という一度書いたものをより高級な言語で使いまわせるようにするツールで実装されているので, インターフェイスが Ruby っぽくないです. あと各言語向けバインディングの Doc の MeCab::Node の振舞い で触れられているように MeCab::Node の振る舞いはすこし癖があります. 書いてみた というわけで, 不満があるならラッパーを書けばいいじゃない！ということで gem を書いてみました. https://github.com/taiki45/mecab-ext https://rubygems.org/gems/mecab-ext どこが便利なったのか・使い方 まずは Node インスタンスを作ります.
Ubuntu 13.10でRubyからMeCabを使えるようにしたメモ - Qiita
$ mecab 吐き気を催す邪悪とは 吐き気 名詞,一般,*,*,*,*,吐き気,ハキケ,ハキケ を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ 催す 動詞,自立,*,*,五段・サ行,基本形,催す,モヨオス,モヨオス 邪悪 名詞,一般,*,*,*,*,邪悪,ジャアク,ジャアク と 助詞,格助詞,一般,*,*,*,と,ト,ト は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
Lucene Kuromojiの辞書を、IPA辞書からNAIST辞書に切り替える - CLOVER🍀
Luceneに同梱されている形態素解析のKuromojiですが、以下の3種類の辞書を取ることができます。 IPA辞書 NAIST辞書 UniDic IPA辞書はこちら。 http://mecab.googlecode.com/files/mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz NAIST辞書はこちら。 http://sourceforge.jp/projects/naist-jdic/ UniDicはこちら。 http://sourceforge.jp/projects/unidic/ で、今回、全パターンを試してみようと思ったのですが、UniDicは使えませんでした。辞書のビルドに失敗します。 ライセンス上の理由で、現在はIPA形式の辞書のみの対応だとか。 Japanese Tokenizer (Kuromoji) cannot build UniDic d
Amazon Search のコンテンツ解析ロジックをリファクタリング中
Amazon Search サービスを開始してから約２年になりました。開始始めは 2004 年 03 月 07 日らしいんですが、自分でも覚えていません・・・ 細かい修正を含めるて数えてみたら、５２回目のバージョンアップになりますが、サーバの計算力も Pentium 4 から Athlon 64 X2 と大幅に向上したこともあり、コンテンツ解析部分の計算量を増やして、より適合度の高い関連商品が選択されるようにしてみました。 前より良くなってますよね？ （なってなかったらごめんなさい・・・） ※新しいエントリーもしくは古いキャッシュが消えるまでお待ち頂いてからご確認ください。 さて、計算量を増やす代わりに、形態素解析を ChaSen （茶筌）から MeCab に変更しました。MeCab は ChaSen の３〜４倍程度は高速に動作するので、全体としては速度的に速くなっているかもしれません。
Ajax IME: Web-based Japanese Input Method
Webベースの日本語入力サービスです。海外からでもブラウザさえあれば日本語を入力す ることができます。 特別なソフトは必要ありません。 使い方 お使いのコンピュータの日本語入力を切りかえて直接入力にします。 Alt-o (Ctrl-9) で Ajax IMEモードに変更します。(ボタンで切り替えるかえることもできます) 適当な文をローマ字で入力します。 spaceを押して漢字に変換します。続けて押すことで候補選択を行います。 returnを押す、もしくは次の入力を開始することで入力を確定します。 F9で強制的にカタカナに、F8で強制的にアルファベットに変換します。 再度 Alt-o (Ctrl-9)で直接入力に戻ります 海外旅行先や留学先, 海外のネットカフェなど日本語入力環境が 無いパソコンからご使用ください。 Firefox と Internet Explorer で動作確認をしていま
IPA、NAIST、UniDic、JUMANの辞書実演比較（Mecab）
以下のフォームに文章を入力して「解析」ボタンを押下すると、チェックした辞書を使用したMeCabの解析結果が表示されます。 実行回数は1つのIPアドレスに付き1日30回に制限させて頂いております。また解析する文字列の長さの上限は512文字です。すいません、レン鯖なので無茶はできんとです。あと、Firefox3.5,Chrome3,IE8で動作を確認しています。古典的ブラウザでは動作しないかもしれません。 MeCab0.98を使用しています。解析を実行した文字列については一切のログを取っていませんので安心してお使いください。 IPA (mecab-ipadic2.7.0-20070801) NAIST (mecab-naist-jdic-0.6.1-20090630) UniDic現代語版 (unidic-mecab-1.3.12) UniDic近代文語版 (UniDic-MLJ-mecab_
TextRazor - The Natural Language Processing API
The TextRazor API helps you extract and understand the Who, What, Why and How from your content with unprecedented accuracy and speed. Entity Extraction, Disambiguation and Linking. Keyphrase Extraction. Automatic Topic Tagging and Classification. All in 19 languages. Classify to the full IAB Content and IPTC Media Topic Taxonomies. Deep analysis of your content to extract Relations, Typed Depende
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日本語解析ツール MeCab, CaboCha の紹介 工藤 拓 (PDF)
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GitHub - shuyo/iir: Machine Learning / Natural Language Processing / Information Retrieval
GitHub - clips/pattern: Web mining module for Python, with tools for scraping, natural language processing, machine learning, network analysis and visualization.
GitHub - thebigdb/akiva: Akiva is a simple natural-language-processing, question-answering, artificial intelligence.
rchasen: ChaSenの新たなRubyバインディング - llameradaの日記
GitHub - neubig/nlptutorial: A Tutorial about Programming for Natural Language Processing
GitHub - odashi/chainer_examples: Example usages of Chainer for natural language processing.
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