Crowiで検索を有効化する(CentOS 6.8) - Qiita
Crowiシリーズの３本目である。 Crowiをセットアップする(CentOS 6.8) CrowiでGoogleAppsでのログインを有効化する version1.5.0から実装された検索機能を使用する。 環境 CentOS 6.8 Java 1.7 (1.6で動かそうとして失敗した) Crowi v1.5.0 Elasticsearchを導入する 検索機能を使用するにはElasticserachが必要だそうなのでこれを導入する。 レポジトリの設定 yumレポジトリの設定 $ rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch レポジトリの設定を書き換える [elasticsearch-2.x] name=Elasticsearch repository for 2.x packages baseurl=http:
自分で逃げ恥を分析しませんか？ - Qiita
序文 どうも、再びの新人です。 前回の続きです。 前回mecabだけを使っていたらうまくいかなくて、そのまま世にお披露目をしたところ各方面（qiitaやtwitterやほぼ全方面）から「IPA辞書だけで日本語いけると思うな、NEologdを使え」とのまさかりが飛んできたのでありがたく 顔面 正面から受け止めてみました。 また、ElasticsearchのPluginで日本語解析ができる elasticsearch-analysis-kuromoji も使ってみました。 構想した時点での所感（口語調） NEologdは現代語に対応しているらしいけど、今流行りだしたばかりの新語が横行するTwitterでどこまで通用するだろうか。 kuromojiは日本語分割はできるらしいけど、どこまで現代語的なのだろうか。リプやハッシュタグを取り除く方法はよく分からないな。 環境 前回をご参照ください。 作業
elasticsearch-analysis-kuromoji-neologdの辞書を最新に置き換えて自前ビルド・インストール - Qiita
本家 https://github.com/codelibs/elasticsearch-analysis-kuromoji-neologd が5.x系のみの更新サポートになってしまったので 2.xユーザーが自前で更新する方法 環境はCentOS 7.2 git clone -b 2.4.x https://github.com/codelibs/elasticsearch-analysis-kuromoji-neologd.git でソースを取得し、 pom.xml の 5.5.2-20161110 を http://maven.codelibs.org/org/codelibs/lucene-analyzers-kuromoji-ipadic-neologd/ の luceneのバージョン 5.5.2 の最新の日付のパスに変更する。 ＊例：5.5.2-20161229 3/10追記：デ
Kuromojiについて - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Kuromojiについて Kuromojiを使用するにあたっての雑記。ただのメモ。 はじめに Kuromojiは日本語形態素解析エンジンであるが、そもそも形態素解析とは何？ってとこから。 形態素解析とは 文を単語に区切り品詞を定める処理 以下の3つの処理を行っている 単語の分割 活用語処理（読みやすい形、意味のある形に変換すること） 品詞を定める といった順番で行っている。 形態素解析の技術 基本的な仕組み 単語辞書 形態素ラティス 最小コスト法 単語辞書 形態素解析を行うにあたって、単語を分割する必要があるがどこで切ればいいかというの
PDIでKuromojiを使って形態素解析をする - Qiita
#経緯など Pentaho Data Integartion(PDI)上で形態素解析する必要があったので調査とメモ。 PDIがJavaで実装されているため呼び出しやすいようにJavaの形態素解析器を調べたところ、Kuromojiがあったので、そちらを利用させていただくことにしました。 ただ、Javaで書いてPDIで呼ぶのも面倒だったので、結局Jython経由で利用しています。 #使用環境 PDI 7.1 Java Version 8 Update 131 Kuromoji 0.7.7 Jython 2.7.0 #設定手順 PDIはこちらからダウンロードしてきたZIPファイルを適当な場所に解凍しておくだけでよい ※解凍すると"data-integration"というディレクトリができるがこの辺りは割愛 ※あとJavaが必要なので事前にインストールしておく KuromojiをGitHubからZ
elyzer -> NameError: name 'unicode' is not defined - Qiita
$ pip show elyzer Name: elyzer Version: 1.1.0 Summary: Step-by-Step Debug Elasticsearch Analyzers Home-page: https://github.com/o19s/elyzer Author: Doug Turnbull Author-email: dturnbull@o19s.com License: Apache Location: /usr/lib/python3.4/site-packages $ elyzer --es http://host:9200 --index esindex --analyzer my_analyzer 'スモモ' Requires: elasticsearch Traceback (most recent call last): File "/usr/
Kibanaを用いたSlackの統計情報の可視化と全文検索 - Qiita
本記事はSlack Advent Calendar 2017の1日目の記事です。 概要 Kibanaを用いてSlackの過去ログから統計情報の可視化と全文検索を行う方法を紹介します。 Slackの過去ログをELKのような全文検索エンジンに入れることで、以下のメリットが得られます。 Slackの提供していない統計情報の可視化 無料版Slackのメッセージ数制限を超えて全ての過去ログから全文検索 本記事では、簡単のためDockerでELKスタックを立ち上げ、自作したスクリプトでSlackの過去ログを流し込み、Kibanaから可視化と全文検索を行う方法を解説します。 Slackの過去ログのexport 過去ログのexportは、workspaceのadminのみが行えます Slackの過去ログは https://my.slack.com/services/export からzip形式でダウンロー
自作カナ変換プラグインでElasticsearchの日本語検索をいい感じにする - Qiita
はじめに Elasticsearch には日本語を形態素解析してくれる 公式プラグイン が存在します。 長い日本語の文章からキーワードをいい感じに抜き出してくれてとても便利なのですが、単語だけのデータとか短い日本語は苦手なようで、うまくいかないことがあります。 たとえば、「サイトウ」さんみたいに漢字が「斉藤」とか「斎藤」とか「齋藤」とか何種類かある場合は全然マッチしてくれません。 kuromoji_readingform token filter で全部カナに変換しておくことである程度吸収できるのですが、これを使うときはあらかじめ kuromoji_tokenizer でトークンごとに分けておく必要があります。 検索ボックスに何をを入力するか考えてみてほしいのですが、こういう検索をするのは珍しいと思います。 私ならこうします。 検索ワードの切れ目は自分で決めたい人が多いのではないのでしょう
PHP で JUMAN を叩く - Qiita
形態素解析に用いられるJUMANですが、扱える言語がPerlやPythonです。Rubyで扱っている記事も見つけますが、PHPで書かれたものはなかったので、メモしておきます。 （2015/9/4： @mpywさんからを受けたので追記をしました） proc_open を使った方法 <?php function juman($text) { $descriptorspec = array( 0 => array("pipe", "r"), // stdin は、子プロセスが読み込むパイプです。 1 => array("pipe", "w"), // stdout は、子プロセスが書き込むパイプです。 ); $process = proc_open('juman', $descriptorspec, $pipes); if (is_resource($process)) { // $pipes
Elasticsearchで品詞分解① (テンプレート編) 【追記あり】 - Qiita
ELSには日本語解析プラグインが用意されています。 Japanese (kuromoji) Analysis Plugin | Elasticsearch Plugins and Integrations [6.1] | Elastic Java等で品詞分解する事ももちろんできますが、ELSのテンプレートを利用する事で、Kibana上で品詞分解表示などが出来ます。 この記事では、まずELSのテンプレートで登録するところまでをやります。 プラグインインストール Elasticsearchの日本語の形態素解析をする際に利用されるkuromojiは非常に便利ですが、その辞書であるIPADICは更新が止まっているためやや古い状態です。 その辞書を更新してくださった方がいらっしゃり、neologdとして公開されているためそれを導入して新語でもきちんと解析できるようにします。 neologdでkuro
PHP で JUMAN を扱う（改良） - Qiita
以前、このような投稿をしました。 http://qiita.com/SOJO/items/a13ea90e63340802fa52 しかし、この方法では以下のような入力をして場合、同じ単語でも別の意味があるときは @ が付いて別の行で出力され、この結果をそのまま受け取ることになります。 $ juman 国立図書館 国立 こくりつ 国立 名詞 6 普通名詞 1 * 0 * 0 "代表表記:国立/こくりつ カテゴリ:抽象物 ドメイン:教育・学習;政治" @ 国立 くにたち 国立 名詞 6 地名 4 * 0 * 0 "代表表記:国立/くにたち 地名:日本:東京都:市" 図書 としょ 図書 名詞 6 普通名詞 1 * 0 * 0 "代表表記:図書/としょ カテゴリ:抽象物 ドメイン:文化・芸術" 館 かん 館 名詞 6 普通名詞 1 * 0 * 0 "代表表記:館/かん 漢字読み:音 カテゴリ:場
Ubuntu 18.04 LTSにKNP, JUMAN, CRF++をインストールする方法 - Qiita
Ubuntu 18.04 LTSにKNP, JUMAN, CRF++をインストールする方法についてまとめてみます。 必要なパッケージのインストール checkinstall, ccacheを用いてUbuntuにソフトウェアをインストールする方法 - Qiitaの必要なパッケージのインストールに従って、必要なパッケージのインストールを行います。 sudo apt install libcdb-dev libjuman zlib1g-dev libboost-devを実行し、必要なパッケージをインストールします。 JUMANのインストール APTで提供されているJUMANは、KNPのインストールで必要なファイルが不足しているため、サイトからダウンロードしたものをインストールします。 JUMAN(bzip2圧縮)をダウンロードします。 適当なディレクトリに解凍します。 checkinstall,
Elasticsearchで品詞分解② (Kibana編) - Qiita
{ "body_txt": "jsoupというとスクレイピングがよくに出てきますが、こういう使い方もありますよ、という事で。ログイン->cookie保持->ログイン後処理というjsoupコードが日本語であんまりなかったので、せっかくの機会ですし纏めてみました。jsoupで一番苦労するのは、実際に処理が実行されるURLがどういうものなのか、を見つける事ですね。formで指定されていたり、リダイレクトされたり…メモ帳でtsvを触ると、なぜか先頭に?が入ってしまう、という謎の現象が起きたので、IPアドレスの取得方法には正規表現を使用しています。エディタの指定とかできないんで…つい昔の習慣で、beanを作って詰めてしまいますが、最近はこうじゃないんですかね…新しい方法も勉強しないと^^;", "execDate": "2018/01/16T10:40:00+09:00", "paragraph":
KNPでの固有表現抽出モデル生成・テスト - Qiita
※英称については、あくまで語呂合わせ程度に捉えておいてください。 注意点 OPTIONALタグを付加しない IREXによる定義にはOPTIONALというタグが定義されていますが、このタグは使用できないため、付加してはいけません。 EOSが連続しないようにする 元となる形態素解析データでは、EOS(行末)が連続していることがありますが、余分なEOSは除去しなければなりません。 改行やタブといった形態素を取り除く 元となる形態素解析データでは、改行やタブも以下のように形態素として出力されていますが、これは除去しなければなりません。 ※下のデータを見てもわかりづらいかと思いますが、{改行} {改行} {改行} 未定義語 15 その他 1 * 0 * 0 NILという形になっています。 学習用データ生成 $ knp -ne-train < {固有表現情報付き形態素解析データ} 2> {出力ファイル
solrで日本語形態素解析結果を調べる(Mac版) - Qiita
Macでsolr導入から日本語形態素解析結果のテストをするまでの手順メモです。 前提 OS Mac OS 10.13.3 Java 1.8.0_151-b12 手順 Solr サイトからダウンロード zip ファイルの解凍 下記コマンドでサーバーの起動・コア作成 ブラウザから管理画面起動 Core selector で mycore 選択 左のメニューから「analysis」選択 「Fieldname / Field type」で「text_ja」を選択 Filed Value(Query)に質問文を入力し、「Analysis Values」ボタンをクリック (一番上の「JT」(JapaneseTokenizer)の結果) (一番下の「LCF」(LowerCaseFilter)の結果) 補足 デフォルトで自動生成される構成ファイル(solr-7.2.1/server/solr/mycore
kuromoji.js（日本語形態素解析）の使い方 - Qiita
kuromoji.jsをシンプルに使う為のサンプル デモは以下で可能。 Furigana Extension（chrome拡張） https://chrome.google.com/webstore/detail/furigana-extension/kenooeijfmebjimghhoijpdbednpnpbl kuromojiオブジェクトの作成 // kuromojiオブジェクト let kuromojiObj; // kuromojiオブジェクトの作成 kuromoji.builder({ dicPath : 'dict/' }).build(function(error, _tokenizer) { if (error != null) { console.log(error); } kuromojiObj = _tokenizer; }); // kuromojiオブジェクトの
neologd 組み込みlucene kuromoji コンパイル環境のdocker化 - Qiita
mecab-ipadic-neologd辞書を組み込んだ、lucene kuromojiを作成するコンパイル環境をdocker化しました。 環境構築 git clone https://github.com/ft28/practice.git cd solr/neologd docker-compose build 上記コマンドを実行すると、mecab, mecab-ipadic, lucene-solrの各リポジトリを取得、dockerコンテナ内でコンパイルが実行され、neologd辞書を含んだ lucene kuromoji jarファイルがsolrディレクトリ以下に作成されます。このjarファイルを、既存jarファイルと置き換えると、solrでneologd辞書を使った形態素解析が可能になります。 neologd 辞書のコンパイルオプション build.sh でneologd辞書をコ
Ubuntu 18.04 LTSにJUMAN++をインストールする方法 - Qiita
Ubuntu 18.04 LTSにJUMAN++をインストールする方法についてまとめてみます。 必要なパッケージのインストール checkinstall, ccacheを用いてUbuntuにソフトウェアをインストールする方法 - Qiitaの必要なパッケージのインストールに従って、必要なパッケージのインストールを行います。 sudo apt install google-perftools libgoogle-perftools-dev libboost-devを実行し、必要なパッケージをインストールします。 JUMAN++のインストール JUMAN++(xz圧縮)をダウンロードします。 適当なディレクトリに解凍します。 checkinstall, ccacheを用いてUbuntuにソフトウェアをインストールする方法 - Qiitaのソフトウェアのインストールに従ってインストールを行います
kuromojiにヌル文字<0x00>を渡すとエラーになる - Qiita
TypeError: Cannot read property 'length' of undefined at ViterbiBuilder.build (~\node_modules\kuromoji\src\viterbi\ViterbiBuilder.js:53:48) at Tokenizer.getLattice (~\node_modules\kuromoji\src\Tokenizer.js:126:33) at Tokenizer.tokenizeForSentence (~\node_modules\kuromoji\src\Tokenizer.js:81:24) at ~\node_modules\kuromo jin\lib\kuromojin.js:60:26 at <anonymous> catchしてスキップすればいいだけなので困ってはいないが、原因調査。 結
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