形態素解析ツールの比較 (NLP2018) - Qiita
NLP2018のワークショップに行ってきたのですが、そこで聞いてきたことのうち、形態素解析ツールに関することを大雑把にまとめておきます。聞いたことをまとめることが目的なので、詳細は各ツールのWebサイトやgithubページへ行ってください。 間違っている部分、追加したい内容があればコメントでお願いします。 追記: 2018/04/02 nlp2018の発表資料が公開されました。 Juman++ (リンク) MeCab (リンク) KyTea (リンク) Unidic (リンク) https://sites.google.com/view/nlp2018ws/ NLP2018 形態素解析の今とこれから 趣旨: どういう手法・ツールをどのようなタスクに対して使うべきかを選べるように、各ツールの開発者の発表を基に比較してもらうこと。 さまざまな発表がありましたが、形態素解析ツールに焦点を当ててま
形態素解析とは | 意味・用途・3種のツール・ライブラリを解説 | Ledge.ai
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Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ - Qiita
少し時間が経ってしまいましたが、Sentencepiceというニューラル言語処理向けのトークナイザ・脱トークナイザを公開しました。MeCabやKyTeaといった単語分割ソフトウエアとは趣旨や目的が異なるソフトウェアですので、少し丁寧にSentencepieceの背景、応用、実験結果等をお話したいと思います。 サブワード ニューラル言語処理の中心となる要素技術にLSTM (RNN)があります。テキスト(トークン列)を低次元のベクトルに符号化したり、ベクトルからテキストを復号化したり、その応用範囲は多岐にわたります。ニューラル機械翻訳 (NMT) は、LSTMによる符号化・復号化を組み合わせて翻訳を行います。 ↓↓↓↓↓↓↓ あなたの記事の内容 NMTのアーキテクチャは従来法と大きく異なりますが、入出力はこれまでと同様、なにかしらのトークン列です。どのような列でもよいのですが、慣習的に単語列が
GitHub - google/sentencepiece: Unsupervised text tokenizer for Neural Network-based text generation.
Pythonで形態素解析器の比較できるパッケージつくった - Qiita
この記事の内容 Pythonで形態素解析器の比較ができるパッケージ作りました。 Python2.7, Python3.xで動作します。 4つの形態素解析器をサポートしてます pipでインストールできます。 pip install JapaneseTokenizer パッケージのURL ただしWindowsはダメです。ごめんなさいね。 パッケージの特徴 単語分割するための簡単なインターフェース提供 「単語分割 -> ストップワードと品詞でフィルタリング」の操作が1行で完結 Mecab, Juman, Juman++, Kyteaの4種類を同じインターフェースで呼び出し可能 実務でバリバリ使える 株式会社インサイトテックの至るところで1年間半以上、使われてます。 数百万件のテキストでも割とバリバリと処理してくれます 実は本家のpyknp(v0.3)よりも動作が早い 辞書追加の簡単なインターフェ
KWICを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 形態素解析辞書の登録単語の単位や品詞/活用などを考える時は、対象コーパスでその単語がどのような文脈で用いられているか調べたいことが多い。 単純にgrepコマンドやエディタの検索とかで調べればよいけど、検索速度や見やすさの問題があったりする。 KWICという用語索引の共通フォーマットがあり、見やすいのでこれを試しに作ってみる。 KWICとは KeyWord In Contextの略語 普通、辞書の後ろにある索引のような「単語」と「ページ番号」だけのでなく、「単語の前後の文章」を含むような索引のこと KWIC indexは、単語についてソート＆アラインメントされた索引リストのことを指す permuted indexとも呼ばれるらしい 1960年にLuhnによってconcordancerが作られたときにできた造語 アプローチ やりたいのは、任意のコーパスについて、 http://cha
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2012-01-27 MeCab 0.993 MeCab::Tagger::formatNode()が正しく動いていなかった問題の修正 スタックの消費を抑えるため、ほとんどのローカル変数(配列)をヒープ上に退避 2012-01-14 MeCab 0.992 ソースコード中のTypoの修正 2012-01-14 MeCab 0.991 空文字列もしくは空白文字列を解析した時に解析エラーとなる問題を修正 ユーザ辞書の作成に失敗する場合がある問題を修正 2011-12-24 MeCab 0.99 MeCab::Model, MeCab::Lattice クラスを追加 マルチスレッド環境でのユーザビリティの向上。複数スレッドが同一
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開発メモ: WikipediaのN-gram頻度DBを作る
Wikipedia英語版の本文中に出てくる単語の5-gramまでの組み合わせの頻度を数えてみた。全部で10億N-gramくらい処理した。 背景 英和辞書の収録語を選定するにあたり、単語N-gramの出現頻度を知っておくことが重要だ。前回の記事ではCOCA（Corpus of Contemporary American English）のN-gram頻度DBを利用したが、その他の選択肢も検討してみたい。COCAは口語とフィクションと雑誌と新聞と学術論文をバランスよく選定していると主張していて、確かに俺が知っているような英単語・熟語は大抵網羅されている。が、コーパス自体を自分で入手して前処理できると各種のチューニングができて嬉しいこともあるだろう。 で、簡単に手に入る大量のコーパスといえば、Wikipediaの記事である。Wikipediaの方が偏りがひどいという話もあるが、一般人が書く英語と
N文節最長一致とかな漢字変換 - 武蔵野日記
uim のメーリングリストで知ったのだが、最近 Anthy のパッチのメンテナンスを続けてらっしゃる G-HAL さんがAnthy の変換アルゴリズムを N 文節最長一致にするパッチを公開したそうだ。 結論のところだけ引用してしまうが、 プログラムの設定値や depgraph やシステム辞書の頻度情報などの、 手作業でのパラメータ調整で変換結果を最高にしようなんて無理、無謀。 オリジナルの Anthy にて、 「手作業で設定するヒューリスティックのパラメータ調整」 と言う方向性を捨てて、 「コーパスからパラメータを自動生成する」 と言う方向性を選んだのは、 至極真っ当。 ただ、不適切だったのは、 公募したコーパスが十分な品質と量になる事を前提とした点と、 個人の文体に合わせた調整機構（学習機能？）が無いと言う運用上の点。 とのことで、全くその通りだと思う。 新聞数年〜十数年分のコーパスはさ
形態素解析の辞書追加
形態素解析器としてMeCab（ラティス上の系列予測）とKyTea（点予測）を利用する（モデルはチューニングしていないので、チューニングをしたら両方とも少し精度があがる）。この二つの形態素解析器で以下のような分野適応戦略を比較する： 適応無し：一般分野のテキストと辞書を利用する。 辞書追加（再学習なし）：Webコーパスにある単語を辞書追加し、MeCabの単語追加ページの指示に従ってそのコストを似たような単語（頻度の低い名詞）と一緒にする。（MeCabのみ） 辞書追加（再学習あり）：辞書に単語を追加し、もう１回一般分野コーパスでモデルの重みを学習。 コーパス追加：一般分野＋Webコーパスで辞書を作り、モデル学習を行う。 実験結果 実験は以下のような結果になった。
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スペル訂正エンジンについてのサーベイ #TokyoNLP - nokunoの日記
というわけで第5回自然言語処理勉強会での発表資料「スペル訂正についてのサーベイ」を公開します。 第5回自然言語処理勉強会を開催しました #TokyoNLP - nokunoの日記スペル訂正エンジンについてのサーベイ #TokyoNLP View more presentations from nokuno 紹介した論文A Spelling Correction Program Based on a Noisy Channel ModelAn Improved Error Model for Noisy Channel Spelling CorrectionLearning a Spelling Error Model from Search Query LogsImproving Query Spelling Correction Using Web Search ResultsA Lar
ピーチツリーテクニカルペーパー
検索 [1] ダブル配列とdartsの概略 [NEW 2011.2.14] pdf版（約61 K byte） トライを効率よく検索するダブル配列とそれを実装したdartsプログラムの概説です。 dartsは、奈良先端大学で作成されたプログラムです。 → http://chasen.org/~taku/software/darts/ [2] NDBMとSDBMの仕組み (pdf版)[2005.6.24] DBライブラリであるNDBMとSDBMのソースコードの概説です。 コメントつきndbmソース ndbm.c, ndbm.h 自然言語処理 [1] 茶筌 ソースコードの概略 （ｈｔｍｌ）[2001.6] pdf版（約134 K byte） 茶筌は、奈良先端大学松本研究室で作成された形態素解析システムです。 → http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/
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