Macでの形態素解析(MeCab)の辞書作成のコマンド - Qiita
形態素解析の辞書作成は以下を参照 形態素解析のために Wikipedia とはてなキーワードからユーザー辞書を生成し利用する http://qiita.com/ynakayama/items/388c82cbe14c65827769 mecab-dict-indexコマンドで、macでのパスがわからなかったため、メモ代わりに記載。 mecabのインストールは普通にググってインストールしたため、多分ベーシックな方法かと。 /usr/local/Cellar/mecab/0.996/libexec/mecab/mecab-dict-index -d /usr/local/Cellar/mecab/0.996/lib/mecab/dic/ipadic -u custom.dic -f utf-8 -t utf-8 custom.csv
MeCab(+IPADIC) + Python3.8 を AWS Lambda 上で利用する - Qiita
2020年10月13日 Python3.8 に対応しました はじめに 形態素解析を行うライブラリ MeCab を用いたアプリケーションをサーバーレスな環境に乗せる機会があり、今後も増えてきそうなので自分用のメモの意味も含めその手順を記載しました。 MeCabをLambda上で実行するためには、Lambdaの実行環境と全く同じ環境でMeCabをビルドし、関数パッケージに含めてデプロイする必要があります。 今回は、DockerとLambdaビルド用のイメージを使って、簡単にMeCabをビルドする方法を紹介します。 ※下記のリポジトリよりクローンし、READMEの手順を実行すれば簡単に利用できます。 [GitHub] noyoikw/mecab-python3-lambda 各ファイルの解説 手順の前に、最終的なディレクトリの構成と各ファイルの役割について説明します。 ディレクトリ構成 このサン
MacにMecabをインストールする (2013.3) - Qiita
この記事は、zariganitoshさんの記事を基に、実際に私が試した内容をまとめただけのものです。 MeCabとは オープンソースの日本語の形態素解析エンジンです。 日本語の文章を分析して、名詞を取り出してくれたりするすごいやつです。 MeCabとsaykanaを組み合わせて使えば、漢字混じりの日本語を喋らせる事が出来るようになります。 さらに、Node.jsでTwitterライムラインを監視し、更新された内容をMeCabで解析→sayknaで出力させて、日本語のツイートを喋らせる事もできます。 前提条件 Mac : 10.8.2 MeCab : 0.996 mecab-0.996.tar.gz IPA 辞書 : 2.7.0 mecab-ipadic-2.7.0-20070801.tar.gz ダウンロード MeCabとIPA辞書を上のリンクからダウンロードして、適当なディレクトリにおき
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