【お遊び】シンカリオンのトンデモメールを構文解析 - Qiita
新幹線変形ロボ シンカリオンというアニメで印象的だった以下のようなメールの一文がありました。 言ってあったか言ってなかったかどっちだったかちゃんと覚えていないけど、確かこの間手巻きパーティをやった時にちょこっと言った気がしなくもなきにしもあらずで多分言ったんじゃないかな、とココまで考えてみたけど、まあ言ってようが言っていまいがそこまで問題ないよね、と思うに至った次第です。 このメールは、アニメで1秒程度しか出ておらず、制作スタッフの遊び心が満載の文です 今回はその文をCabochaを使って構文解析してpydotで表示しました。 やっていることは記事「滝沢カレンの理解不能な文章を言語解析してみた。」の二番煎じです。 構文解析結果 長文だけあって大きい・・・ 思ったよりもよく解析できています。見れば見るほどひどい文ですね。 ソース Pythonで書いています。言語処理100本ノックの合間にちょ
素人の言語処理100本ノック:48 - Qiita
言語処理100本ノック 2015の挑戦記録です。環境はUbuntu 16.04 LTS ＋ Python 3.5.2 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)です。過去のノックの一覧はこちらからどうぞ。 第5章: 係り受け解析 夏目漱石の小説『吾輩は猫である』の文章（neko.txt）をCaboChaを使って係り受け解析し，その結果をneko.txt.cabochaというファイルに保存せよ．このファイルを用いて，以下の問に対応するプログラムを実装せよ． 48. 名詞から根へのパスの抽出 文中のすべての名詞を含む文節に対し，その文節から構文木の根に至るパスを抽出せよ． ただし，構文木上のパスは以下の仕様を満たすものとする． 各文節は（表層形の）形態素列で表現する パスの開始文節から終了文節に至るまで，各文節の表現を"->"で連結する 「吾輩はここで始めて人間というものを見た」とい
素人の言語処理100本ノック:49 - Qiita
言語処理100本ノック 2015の挑戦記録です。環境はUbuntu 16.04 LTS ＋ Python 3.5.2 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)です。過去のノックの一覧はこちらからどうぞ。 第5章: 係り受け解析 夏目漱石の小説『吾輩は猫である』の文章（neko.txt）をCaboChaを使って係り受け解析し，その結果をneko.txt.cabochaというファイルに保存せよ．このファイルを用いて，以下の問に対応するプログラムを実装せよ． 49. 名詞間の係り受けパスの抽出 文中のすべての名詞句のペアを結ぶ最短係り受けパスを抽出せよ．ただし，名詞句ペアの文節番号が i と j （ i < j ）のとき，係り受けパスは以下の仕様を満たすものとする． 問題48と同様に，パスは開始文節から終了文節に至るまでの各文節の表現（表層形の形態素列）を"->"で連結して表現する
Python+WindowsでのMecab/Cabocha/KNP - Qiita
やりたいこと Windows+pythonでMecab/Cabocha/KNPを使う時、楽しようとして「import mecab」や、「import Cabocha」を使うとリコンパイルやら、UTF-8指定やら、面倒くさくなる。 そこで、Sjift-Jis＋外部呼び出しで、デフォルトインストールで使えるようにする。 環境 Windows Mecab/Cabocha/Juman/KNPのインストール(SHIFT-JISで) Mecab/Cabocha/Juman/KNPは環境変数に通しておく ソース homefldrを任意の場所に設定すること (2016/12/17 追記:KNPにも対応) import os import subprocess from tempfile import NamedTemporaryFile class JapaneseDependencyRelation:
Cabochaで活用して自動で「IOB2タグcorpus」学習データを発生 - Qiita
#coding: utf-8 from __future__ import print_function # Only needed for Python 2 import MeCab import CaboCha import sys import os cabocha = CaboCha.Parser("-f1 -n1") m = MeCab.Tagger ("-Ochasen") # For reading from file class getWords(): def readText(self, filename): ###ファイルを展開 with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f: tText = f.read() f.close() return tText #Usage: python training_generator
Elixirで弱々しいAI#3「MeCab辞書差し替え |> CaboChaモジュールの作成」 - Qiita
（この記事は Elixir (その2)とPhoenix Advent Calendar 2016 8日目の記事です） 前回は、PhoenixでWebアプリ化して、最後に出現した固有名詞をオウム返しする、多少は言われたことを掴む（文字通り「掴む」だけですが…）貧弱AIを作りましたが、「進撃の巨人」を知らないオールドタイプであることが判明しました 今回は、MeCabの辞書を差し替え、貧弱AIを現代っ子に進化させた後、文章の構成を解析するための「CaboCha」をElixirで使えるようにします CaboChaのElixirモジュールは、世に無いようなので、今回作ってみます なお、本コラム中の「Elixirの書き方」については、あまり細かく説明をしていないので、「ここの書き方が分からない」とか「この処理が何をしているのかよく分からない」等あれば、コメントいただければ、回答します 新語辞書に差し替
Elixirで弱々しいAI#4「文脈から意味を読み取る」 - Qiita
5/8追記→【業務連絡w】altさん、コードの色付け、ありがとうございますm(__)m （この記事は Elixir (その2)とPhoenix Advent Calendar 2016 9日目の記事です） 前回は、CaboChaで文章構成を解析するための準備を行いました 今回は、いよいよAIらしいロジックである、意味解析．．．つまり、文脈から意味を読み取ってアクションする（といってもカンタンなものですが）を作り込んでいきます なお、本コラム中の「Elixirの書き方」については、あまり細かく説明をしていないので、「ここの書き方が分からない」とか「この処理が何をしているのかよく分からない」等あれば、コメントいただければ、回答します 特に今回は、データ変換の書き方が、けっこう難しい領域に入っていきます（＆安易にcaseで書いてしまった(-_-u．．．）ので、遠慮無くご質問いただければと思います
Elixirで弱々しいAI#5「感情のコーディング」 - Qiita
（この記事は Elixir (その2)とPhoenix Advent Calendar 2016 10日目の記事です） 前回までは、文章解析を中心に作ってきましたが、少し方向性を変え、AIに感情のような「状態」を持たせ、その状態次第で返事を変えるようなロジックを作ってみましょう なお、本コラム中の「Elixirの書き方」については、あまり細かく説明をしていないので、「ここの書き方が分からない」とか「この処理が何をしているのかよく分からない」等あればコメントください 人間の感情について Wikipediaには感情に関するこんな一覧がありますが、人間の感情は、複雑な切り口や分類を持っています 中でも、会話に特化した分類というものがあり、感じたことから、どのようなアクションが行われるか、といった整理もあります こういった情報をヒントに、AIの感情というものを設計してみるとしましょう ちなみにこの
Elixirで弱々しいAI#6「くだけた会話も理解する」 - Qiita
（この記事は Elixir (その2)とPhoenix Advent Calendar 2016 11日目の記事です） 前回は、AIに感情のような「状態」を持たせ、その状態次第で返事を変えるようなロジックを作ってみました 最終回である今回は、くだけた会話もそこそこ理解できるようにするための工夫として、幾つかのトリッキーな構文での応答を作り込みます また、Wikipediaから引用するようなロジックも作ってみたいと思います なお、本コラム中の「Elixirの書き方」については、あまり細かく説明をしていないので、「ここの書き方が分からない」とか「この処理が何をしているのかよく分からない」等あればコメントください くだけた会話のパターン ひとまず、以下のような、くだけた会話に対応できるよう、品詞等の構成とリアクションを整理します パターン 品詞等の構成 リアクション
CaboCha をサーバ化して起動時間を節約する - Qiita
概要 構文解析器 CaboCha は、実際の1文あたりの処理時間はそれなりに速い（計算機の処理速度が大幅に向上している現代では）のですが、起動時に大きなモデルファイルを読み込む必要があるため、起動にはそれなりに時間がかかります。対話エンジンなどのレイテンシが重要なプログラムでは、この起動時間が大きなネックとなる場合があります。1回の応答生成の度に、CaboCha を起動し直していたのでは、応答時間が遅くなってテンポの良い対話ができなくなってしまうわけです。 本稿では、CaboCha をサーバとして常駐させておくことにより、起動時間を節約してレイテンシを改善する方法を示します。 本稿の方法は、サーバとクライアントからなります。サーバ側は、指定されたポートで待ち受ける HTTP サーバとして動作します。/cabocha?文字列 という GET リクエストのみに反応して、指定された文字列を Ca
root権限なしでCaboChaをインストールする． - Qiita
root権限がない状況でCaboCha1をインストールする方法です．Cabochaをインストールするためには CRF++ (0.55以降)2 MeCab (0.993以降)3 が必要なので事前に併せてインストールしています． 検証環境 Ubuntu 16.04.3 LTS インストール場所の作成 CRF++,MeCab,CaboChaをインストールするための場所を~/usrに作ります． echo "export PATH=$HOME/usr/bin:$PATH" >> ~/.bashrc echo "export LD_LIBRARY_PATH=${HOME}/usr/lib" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc mkdir $HOME/usr wget 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=0B4y35FiV
CaboCha/南瓜 Python Document (CaboCha.py) - Qiita
メソッド(引数) -> 返値タイプ 説明 module Cabocha .Chunk(*args, **kwargs) 不明。解析の内部的に利用してるコンストラクタ？ .Chunk_swigregister(int) -> None 不明 .Parser(str) -> CaboCha.Parser コマンドラインオプションを引数にすることができる。 .Parser_swigregister(int) -> None 不明 .Parser_version コマンドラインオプション-v, --versionに対応 cabochaのバージョンを返す。 .Token(*args, **kwargs) 不明。解析の内部的に利用してるコンストラクタ？ .Token_swigregister(int) -> None 不明 .Tree() -> CaboCha.Tree 不明。解析の内部的に利用してる
CaboChaの係り受けをpydotで描いてみる - Qiita
<sentence> <chunk id="0" link="1" rel="D" score="1.990242" head="0" func="1"> <tok id="0" feature="名詞,固有名詞,一般,*,*,*,金融商品取引法,キンユウショウヒントリヒキホウ,キンユーショーヒントリヒキホー">金融商品取引法</tok> <tok id="1" feature="助詞,格助詞,一般,*,*,*,に,ニ,ニ">に</tok> </chunk> <chunk id="1" link="7" rel="D" score="0.627582" head="2" func="3"> <tok id="2" feature="動詞,自立,*,*,五段・カ行イ音便,連用タ接続,基づく,モトヅイ,モトズイ">基づい</tok> <tok id="3" feature="助詞,接続助詞,*
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Cabocha環境をWindowsでDockerを使ってお手軽構築 - Qiita
[環境構築] Python 2.7 で CaboCha を使用して係り受け解析 - Qiita![[環境構築] Python 2.7 で CaboCha を使用して係り受け解析 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3502377aaf4d1503bed6f59c9ab102ec2e1ceccc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjI4NyUyRnByb2ZpbGUtaW1hZ2VzJTJGMTYxNzE1NTEwND9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmZm09cG5nMzImcz0yY2VkNjQyZTc0YjEyYWMyNzkyZDE2OTQ1NDA2MDc2OA%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Df6baaaa728c2bb41a5965daa5d13ca1c%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU3JTkyJUIwJUU1JUEyJTgzJUU2JUE3JThCJUU3JUFGJTg5JTVEJTIwUHl0aG9uJTIwMi43JTIwJUUzJTgxJUE3JTIwQ2Fib0NoYSUyMCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRCVCRiVFNyU5NCVBOCVFMyU4MSU5NyVFMyU4MSVBNiVFNCVCRiU4MiVFMyU4MiU4QSVFNSU4RiU5NyVFMyU4MSU5MSVFOCVBNyVBMyVFNiU5RSU5MCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTM2NWU2M2EwZmIxMWY1YjYxODgxNjMzMDJlZTdiNWVm%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0b3JhbyU0MGdpdGh1YiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTE5NzNlN2VhYjdmYTc4ZTUzOTAwMjcyYmI5Y2EyNGU2%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9a939b3e097c1e26ee89534de8d73cf8)
ubuntu16.04LTSにMecabとCaboChaをインストールしてpython3系から使えるようにする - Qiita
cabocha-python のインストールには python-dev / python3-dev / python3.6-dev などが必要 - Qiita
pythonで言語処理するためのライブラリインストール方法（Mecab/Cabocha） - Qiita
libiconv.2.dylibのversionが古いというエラー解決法 - Qiita
MeCabとCaboChaをMacに導入してPythonから使ってみる - Qiita
