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GitHub - google/textfsm: Python module for parsing semi-structured text into python tables.
Python module which implements a template based state machine for parsing semi-formatted text. Originally developed to allow programmatic access to information returned from the command line interface (CLI) of networking devices. The engine takes two inputs - a template file, and text input (such as command responses from the CLI of a device) and returns a list of records that contains the data pa
WindowsやmacやLinuxにpipでPython用MeCabバインディングをいれる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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-w
spaCy - Industrial-strength Natural Language Processing in Python
Get things done spaCy is designed to help you do real work — to build real products, or gather real insights. The library respects your time, and tries to avoid wasting it. It's easy to install, and its API is simple and productive. Blazing fast spaCy excels at large-scale information extraction tasks. It's written from the ground up in carefully memory-managed Cython. If your application needs to
Python KNPを用いて係り受け構造を抽出する方法 | トライフィールズ
Ubuntu14.04環境で、Python3と日本語構文・格・照応解析システムKNPを用いて係る語と受ける語のペアを抽出する方法をご紹介する。 係り受け構造を抽出するPython3のソースコードは次である。 from pyknp import KNP def select_normalization_representative_notation(fstring): """ 正規化代表表記を抽出します """ begin = fstring.find('正規化代表表記:') end = fstring.find('/', begin + 1) return fstring[begin + len('正規化代表表記:') : end] def select_dependency_structure(line): """係り受け構造を抽出します """ # KNP knp = KNP(opti
MeCabをPython3上から使えるようにする - Qiita
Python3からMeCabを使う方法がWebを調べても見つけられなかったので自力で何とかした。ここに使えるようにするまでのメモをまとめます。 問題と解決方法 以下の問題が発生していました。 mecab-python: (GoogleCodeから落としてきたmecab-pythonのsetup.pyをpython3からbuild出来ない。) mecab: (初回のパース処理でnode.surfaceが空になる現象が発生する。) これに対してGoogleCodeのMeCabページにあるIssueのうち2件の修正を適用する事で解決させます。Python3への対応はmecab-pythonの修正のみで可能です。しかし、MeCab本体のバグを修正しなければPython上で使った時にパース処理でバグります。そのため、MeCab自体も修正パッチを当てて新たにビルドしたものをインストールして使います。
ニコニコ大百科データからMeCab辞書を生成する - Qiita
概要 国立情報学研究所Webサイトにある「ニコニコ大百科データ」(by 有限会社未来検索ブラジル)から、 MeCabの辞書を生成・適用する。 研究目的でテキストマイニングをするならこの方法もありかもしれない。 ※実行環境はLinuxMint13(Ubuntu12.04 LTS)です。 方法 01.ニコニコ大百科データを取得する。 http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/nico/nicopedia-apply.html ※head.zipをダウンロード・解凍する。 02.解凍後のheadフォルダと同じ階層に下記Pythonコードを配置する。 # -*- encoding: utf-8 -*- import os import csv import re def main(): #入力フォルダ名 pth = 'head' #出力ファイル名 wtnme = 'ncn
travisでpython-mecabを動かしたい時の設定 - Qiita
Pythonで形態素解析をしたい時、とりあえずMeCabを使うときがある。ただこのMeCab、pip install MeCab みたいに1行書けばすぐに使える楽な物では無いので、他の環境で動かしたい時にやや面倒。何度か試行錯誤したのでメモ。 方針 Virtualenvを使う システムに apt-get install python-mecab で入れた物を使わない 設定 システムにインストールするmecabは全てバージョンを指定する。 before_install: - sudo apt-get update -qq - wget http://ftp.sjtu.edu.cn/ubuntu/pool/universe/m/mecab/libmecab2_0.996-1.1_amd64.deb - sudo dpkg -i libmecab2_0.996-1.1_amd64.deb - w
CircleCIでmecab-pythonをインストールする - Qiita
# !/bin/bash # Remove mecab sudo apt-get remove mecab # Install mecab cd /var/tmp curl -O https://mecab.googlecode.com/files/mecab-0.996.tar.gz tar zxfv mecab-0.996.tar.gz cd mecab-0.996 ./configure make sudo make install # load mecab.so sudo sh -c "echo '/usr/local/lib' >> /etc/ld.so.conf" sudo ldconfig # Install mecab-ipadic cd /var/tmp curl -O https://mecab.googlecode.com/files/mecab-ipadic-2.7
Python の MeCab バインディング natto-py を使う - Qiita
natto-py とは？ natto-py は Python - MeCab の Foreign Function Interface (FFI) によるバインディングを提供する Python パッケージです。 Python 2 および 3 に対応し、コンパイラーが必要としない利点があります。*nix、OS X および Windows 上で利用可能です。 対応する Python バージョン natto-py は下記の Python 2 および 3 を利用できます。下記のバージョンは実証済みです。 Python 2.7 Python 3.2 Python 3.3 Python 3.4 MeCab をインストール まずは MeCab 0.996 をインストールします。 mecab-ipadic または mecab-jumandic のMeCab 用辞書も忘れずにインストールしましょう。 Win
Python で Twitter から情報収集 (MeCab による形態素解析編) - Qiita
形態素解析について 様々なユーザーの Tweet を収集して利用するパターンで最も多いのは、 Tweet 中に含まれる特定の単語を抽出して利用するパターンである。 今回は形態素解析器の MeCab を利用して、単語単位に分割して名詞、動詞、形容詞を抽出する。 Python で Twitter からの情報収集 (環境構築編) 環境構築等はこちら MeCabの出力形式 出力形式はオプションにより変わる。 'mecabrc': (デフォルト) '-Ochasen': (ChaSen 互換形式) '-Owakati': (分かち書きのみを出力) '-Oyomi': (読みのみを出力) デフォルトだと 表層形\t品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用形,活用型,原形,読み,発音 という出力になる。 サンプルコード ある文を単語単位(表層形そのまま)に分割して、 全単語 名詞のみ 動詞の
PythonからMeCab - Qiita
##課題 Python から MeCab の形態素解析の機能を利用可能にする。 ##手法 MeCab の Python バインディングをビルド／インストールする。 ##前提 対象: mecab-python-0.996.tar.gz 環境: Windows 8.1 64bit, Python 2.7, MeCab 0.996 ##内容 1. ビルド環境の構築 Visual Studio 2008 Express Edition with Service Pack 1 をインストールする。 Microsoft Windows SDK for Windows 7 and .NET Framework 3.5 SP1 をインストールする。 2. libmecab.lib と libmecab.dll の作成（MeCab のビルド） mecab-0.996.tar.gz（MeCabのソース）をダウ
PythonでMeCabの制約付き解析を使う - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
MeCabとPythonで遊んでみたメモ - Λάδι Βιώσας
MeCab http://mecab.sourceforge.jp/ ココからインストール。MeCabには Python binding っていう便利なのがあるんだけど、Winだとどうも上手くコンパイル出来ない。あれこれ調べたところ、ココに、ctypes*1を利用したMeCabの使い方が書いてあったので、これを使うことにする。 ctypes ココからダウンロード。0.9.9.3はうまく動かなかったので、前のバージョンの0.9.6を使う。とりあえずこれでPythonからMeCabを使えるようになりました。 マルコフ連鎖 で、、、マルコフ連鎖アルゴリズムの説明やらサンプルが、ココとかココらへんにあったので参考にして、Pythonで書いてみた。 # -*- coding: sjis -*- from ctypes import * def sparse(s): # ライブラリの場所を指定 lib
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
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Python3からMeCabを使う - Qiita
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mecab-pythonをMacにインストールする - Qiita
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