言語処理するのに Python でいいの？ #PyDataTokyo
13. 自然言語処理の実装 • モデルの理解やドメインの知識 ＞＞…… ……＞＞ プログラミング能力 – プログラミングが必ずしも得意じゃない – 数学が（ｒｙ – （データ解析とか統計処理とかも同様） • 「好きなプログラミング言語で実装」 • 「アプリに合わせて言語を選ぶ」 – おまえは何を言っているんだ状態 15. 多すぎるし！ • Python – Numpy / Scipy – Scikit-learn – Theano – Caffe – NLTK • C++ – Octava / Eigen – Vowpal Wabbit • Java – Mahout – Spark MLlib – Weka – Stanford CoreNLP • .NET – Accord.NET • Lua – Torch • Jubatus • OpenCV • AzureML • Amazon
「自然言語処理は Python がいちばん」について
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20090327/p1 「いちばん」かどうかはわかりませんが、うちの会社の製品ではpythonを主力に使った自然言語処理を含む製品を販売しているので、実際の感想を。 うちでは、pythonを元データの整備のための運用バッチ処理から、客が最終的に手にする情報の生成、実際に客が使うWEBインターフェースまで、pythonを主力にしています。 別のチームが作った別の製品ではS2Struts(JAVAね。)でWEBを作っている部分もありますが。 自然言語処理はぶっちゃけどの言語でも可能だとは思います。 mecabが使えて、Unicodeが使えて、正規表現が使えれば、まあ、どの言語を使ってもそんなに大差はないのではないでしょうか。 あとはsennaのような日本語用の全文検索エンジンなども使いますが、そこらへんに近い部分は基本的にC++で書き
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