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日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
マンションポエムで新築マンションをクラスタリング - About connecting the dots.
今回は自然言語処理の話です．それも若干不自然な言語のマンションポエムが対象になります．マンションポエムというのは，工場萌え*1の著者大山さんが提唱している，マンション広告に入っている詩的なコピーのことです*2．具体的にはこんな感じのやつです*3． PLATINUM SHIP ここは、東京の暮らしの新しき起点。 そこは、時空をかける東京。 TOKYO NON DISTANCE データ さて，そんなマンションポエムですが，実はデータが公開されておりまして，先述の大山さんがGoogle Mapにまとめていらっしゃいます*4．このデータ，KMLという三次元地理情報を扱うためのXMLベースのマークアップ言語で，Pythonで適当にパースしてあげれば扱いやすいデータに落とし込むことができます． ということで早速加工してみたんですが，結構データの抜けや欠けがあって，実は割りと地道に手を動かさないといけな
igo-python
About Igo is a Japanese morphological analyzer written in Java and Common Lisp. This software is Python port of Igo(Java version). Notice Dictionary builder is not provided. You need to use Igo Java version to build the dictionary for Igo. From igo-python 0.9.7, pre-built IPA dictionary (2.7.0-20070801) is included for ease of use. How To Use You can use Igo Python easily: >>> from igo.Tagger impo
Welcome to janome's documentation! (Japanese) — Janome v0.4 documentation (ja)
Welcome to janome's documentation! (Japanese)¶ English Janome とは¶ Janome (蛇の目; ◉) は，Pure Python で書かれた，辞書内包の形態素解析器です。 依存ライブラリなしで簡単にインストールでき，アプリケーションに組み込みやすいシンプルな API を備える形態素解析ライブラリを目指しています。 内包辞書として mecab-ipadic-2.7.0-20070801 を使っています。なお，v0.3.8+ では新元号「令和」がシステム辞書に追加されています。 ソースコードリポジトリ¶ https://github.com/mocobeta/janome 気に入ったらリポジトリにも★つけていってください！ :) API リファレンス¶ https://mocobeta.github.io/janome/api/ 動
[O] MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました
MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました Tweet [NLP] 日本語の文書を機械的に処理しようと思った時に、ほとんどの人が MeCabとIPADIC(IPA辞書)の両方、または、どちらかを使うことになります。 IPADICはとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎているので、例えば2015年3月上旬に急に流行ったような言葉は収録していません。そのため、今日生まれたような新しい文書(例、Apple Watch発売)を解析する時に困ります。困らない人もいますけど、僕は困ります。 その課題に対処するために、日本全国津々浦々、自然言語処理に関わる全ての人は独自にMeCabの新語辞書を作って対応しているわけです。その際に元データとして使われることが多いのは Wikipedia 日本語版やはてなキーワードなどです。 困ったことに、新語辞書を生成
スクリプト言語のバインディング
概要 各種スクリプト言語 (perl, ruby, python, Java) から, MeCab が提供する形態素解析の機能を利用可能です. 各バインディングは SWIG というプログラ ムを用いて, 自動生成されています. SWIG がサポートする他の言語も 生成可能だと思われますが, 現在は, 作者の管理できる範囲内ということで, 上記の4つの言語のみを提供しております. インストール 各言語バイディングのインストール方法は, perl/README, ruby/README, python/README, java/README を御覧下さい. とりあえず解析する MeCab::Tagger というクラスのインスタンスを生成し, parse (もしくは parseToString) というメソッドを呼ぶことで, 解析結果が文字列として取得できます. MeCab::Tagger のコ
RakutenMAによる形態素解析入門 - あんちべ！
概要 本稿はRakutenMAというJavaScriptだけで動く学習器付きの形態素解析器を利用する入門記事です。本記事を読了すると、形態素解析の実行と形態素解析のモデルを作成・更新出来るようになります。 また、本稿ははてな×PC工房との連動企画の補足をするべく書きました。 「あんちべさんと一緒に Rakuten MA で形態素解析」はてなニュース連動企画 第二弾！ : パソコン工房 パソコン工房のPCで遊ぼう第2弾！ あんちべさんと一緒に Rakuten MA で形態素解析 - はてなニュース RakutenMAを利用したエディタ判定器デモ エディタ判定器 :パソコン工房 【やじうまWatch】Emacs派とVim派の対立を煽る「エディタ判定器」が面白いと評判 -INTERNET Watch はじめに 近年、twitterやFacebookなどのSNSやAmazonのレビューなどから得ら
Goで全裸 - すぎゃーんメモ
Pure Go で辞書同梱な形態素解析器 kagome を公開してみました - Qiita という記事を見て、「Goで形態素解析できれば @zenra_bot もGoで作れる！」と思い、とりあえず全裸にするやつ作ってみた。 https://github.com/sugyan/go-zenra やってることは 全裸で形態素解析をするスクリプト - すぎゃーんメモ と同じで。 Kagome が MeCab と同様に形態素解析してくれる(同じ辞書を使っているらしい)ので、基本的にはそれを使って動詞の前に「全裸で」を挟み込むだけ。 $ go get github.com/sugyan/go-zenra/cmd/zenrize $ echo 'Goを書いてます' | zenrize Goを全裸で書いてます $ cat input.txt そうだ！嬉しいんだ生きる喜び たとえ胸の傷が痛んでも 何の為に
生きたことばをモデル化する統計科学の研究：研究室訪問：統計数理研究所
「いづれの御時にか、女御更衣あまたさぶらひける中にいとやむごとなき際にはあらぬが、すぐれてときめきたまふありけり」で始まる『源氏物語』。平安時代中期（11世紀）に成立した宮廷の恋愛物語は、世界最古の長編小説として有名だが、江戸時代の人々にすら極めて難解なことばの集合で、多くの注釈書が発刊されていた。 ことばは時代と共に変化し、それを正しく理解することは失われた意味を復元する作業にも似る。冒頭にかかげた源氏の一節も、教えてくれる人がいなければ、それぞれの単語がどこで切れるのかすら判然としない。 言語を確率論的にとらえ、計算式によって解析（処理）するなら現代語も古典も、未知の言語すらも容易に理解できるようになる――このように考えて「計算言語学」の旗をかかげる統計科学者がいる。 言語の差異構造を統計的に理解する 持橋の専門分野は、「統計的自然言語処理」と「統計的機械学習」。それは簡単に表現するな
形態素解析に基づくＡＶタイトルの特徴分析 - oscillographの日記
こんばんは。夜の@oscillographです。 最近DMMアダルトがAPIを公開しました。 つまり、プログラムで直接データを取得できるようになったわけです。 ということで、今回はDMMアダルト（動画）の全タイトルを取得して 形態素解析を行うことによって日本のAVタイトルの特徴を分析しよう ということになりました。 手順としては、 DMM（ビデオ）のメーカーページを「あ」～「ん」までHTMLで取得 メーカーが特定タグに囲われていたので、正規表現パターンマッチで全メーカーを取得し、メーカー羅列をテキストに保存 テキストを読み込みながら各AVメーカーごとにapiを用いてAVタイトルを展開し、全メーカーのタイトルを取得 タイトルについて形態素解析を行うことによって単語を集計 正規化（全体の数で割ることによって割合で表す） という感じでやりました。 とりあえず、集計結果です。 上位３０位を抜き出し
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、
MeCabの辞書にはてなキーワードを追加しよう - 不可視点
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
New community features for Google Chat and an update on Currents
Join the official community for Google Workspace administrators In the Google Cloud Community, connect with Googlers and other Google Workspace admins like yourself. Participate in product discussions, check out the Community Articles, and learn tips and tricks that will make your work and life easier. Be the first to know what's happening with Google Workspace. ______________ Learn about more Goo
形態素解析の過去・現在・未来
2. ⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l unno/no/uno l 研究開発部⾨門 リサーチャー l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング l 職歴 l 2008/4~2011/3 ⽇日本アイ・ビー・エム（株）東京 基礎研究所 l 2011/4~ 現職 2 3. 今⽇日の発表の⽬目的 l 形態素解析器の中で何が⾏行行われているか l コスト最⼩小化, HMM, MEMM, CRF etc. , l JUMAN, Chasen, MeCab, etc. l ・・・だけだとよくあるので、最新の⼿手法と過 去の⼿手法をまとめる l 現在の問題点に関してもまとめる 3
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1binary 自己完結型の 形態素解析器 kagome を 作ってみた話
日本語形態素解析の初歩 - あらびき日記
https://alaginrc.nict.go.jp/rasc/
Vimでの日本語のカーソル移動の改善: 文節単位のWORD移動(W,E,B)プラグインと、句読点に移動するmap
https://mtmr.jp/tmp/TOUKEIKANREN20100908.pdf