フリガナを自動入力する - Qiita
名前、ふりがなが連続しているフォームにおいて、ふりがなを自動入力する機能は、よく要求としてあがってきます。 jquery.autoKana.jsがよく使われているようですが、これはキーイベントを拾って、フリガナを作るので、 Google日本語入力やATOKの予測変換 スマフォのフリック入力 などで、ちゃんとキーイベントが発生しないものは、うまくフリガナを作ることができません。 (参考) https://github.com/harisenbon/autokana http://qiita.com/u-chida/items/6c07d558b3f06c9ed8d8 サーバサイドでフリガナを作る ちょっと考えを変えて、サーバサイドで漢字からフリガナを生成するようにしてみます。 MeCabやKuromojiで形態素解析すると、漢字の"読み"も取得できます。 IPA辞書だと人名が弱いので、NEo
形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog
概要 偶然５７５７７になっている文章を短歌としてつぶやく Twitter の bot を作りました。 フクロウが鳴くと明日は晴れるので洗濯物を干せという意味 #tanka ウィキペディア日本語版「フクロウ」より http://t.co/Dm1uHcQdzR— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 再帰的アルゴリズムが有効な問題として有名であり #tanka ウィキペディア日本語版「ハノイの塔」より http://t.co/vm2ZqwImKi— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 文章はウィキペディア日本語版を対象としました。 作り方 jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロード。 WP2TXT で上記を扱いやすい形式に変換。 このスクリプト で５７５７７になっている文を抽出。数時間かけて（遅い）
Clojure/kuromojiでテキストマイニング入門 ～形態素解析からワードカウントまで～ - あんちべ！
[テキストマイニング] Clojureでテキストマイニングをしたい！という方がTLにいらっしゃったので、 Clojureという言語とkuromojiという形態素解析器を用いたテキストマイニング入門の記事を書きます。 この記事の通り手を動かすと、様々なテキスト、例えばアンケートの自由記述やブログ、twitterなどの文章に形態素解析を掛け、ワードカウントと呼ばれる、ある単語が何回出現しているのかを解析する手法を使えるようになります。これを利用し、出現単語を頻度順に並べてランキングを作るなどして、その文書の特徴を明らかにするなどが出来るようになります。 ある程度コンピュータを使えることは求めますが、プログラミングの前提知識はさほど求めていません。そのため、所々天下りなところ（ここはとりあえずこうやってください！と説明無しの記述）もありますが、ご容赦ください。 形態素解析とは？ 形態素解析とは、
形態素解析の過去・現在・未来
NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。 論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要 単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究では、【一次元】の単語埋め込みを教師なしで得る方法を提案します。とはいえ、単語のあらゆる側面を一次元で捉えるのは不可能であるので、本研究ではまず単語埋め込みが満たすべき性質を健全性と完
Buzztterの裏側とその周辺技術
From Japanese mobile-web world, to Latin-1 developers. (a part of "East Meets...Yoji Shidara
統計的自然言語処理エンジンStaKK - nokunoの日記
統計的自然言語処理エンジンStaKK を開発しました。nokuno’s stakk at master - GitHub 以下、READMEからの引用です。 現在の機能 かな漢字変換 予測変換 または サジェスト スペル訂正 形態素解析 HTTPによるAPIサーバ Trieの直接操作現在は、StaKK は辞書として Mozc （Google日本語入力のOSS版）のデータを使っています。 リバースモードについてStaKK はノーマルモードとリバースモードの2つのモードを持っています。 ノーマルモードでは、かなを入力し、単語（主に漢字）を出力します。 リバースモードでは、単語を入力し、読みや品詞を出力します。これらの2つのモードの応用例をまとめると、次の表のようになります。 機能 ノーマルモード リバースモード Convert かな漢字変換 形態素解析 Predict 予測変換 検索ワードのサ
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
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 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
TinySegmenterをiPhone（Objective-C）に移植してみました - Born Neet
Objective-Cの勉強がてら、辞書いらずの簡易形態素解析（分かち書き）ソフト、 「TinySegmenter」をObjective-Cに移植してみました。 ホントは人工無脳アプリを作ったタイミングでお披露目しようとしてましたが、 飽きた（！）のでライブラリとして先に公開しちゃいます。 tnantoka's TinySegmenter.m at master - GitHub 使い方は簡単です。 CocoaOnigurumaをプロジェクトに組み込んだ後、 TinySegmenter.hとTinySegmenter.mをClassesに放り込んで下さい。 あとは以下のようなコードで分ち書きができます。 #import "TinySegmenter.h" ： ： TinySegmenter* segmenter = [ [ TinySegmenter alloc ] init ]; NSA
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