係り受け解析の検索結果1 - 3 件 / 3件

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  何もない所から一瞬で、自然言語処理と係り受け解析をライブコーディングする手品を、LTでやってみた話 - Qiita

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  • qiita.com/youwht
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  • 2020/01/27

  要約 超高精度自然言語処理＆係り受け解析を実施するGiNZAがすごくて、 Colaboratoryにより環境構築不要でブラウザだけでサクッと使える。 そのサクッと感を強調すべく、LT（ライトニングトーク）の最中に その場で環境構築＆コードを書いて自然言語処理、 しかも高精度＆高機能ができるよ、という「手品」をやってみた。 一見スゴイが「手品」にはタネがあって・・・。という話をする。 最後まで読むと、以下の二つのノウハウが分かる ・GiNZAで、ゼロから３分で高精度自然言語処理する方法 ・LTでライブコーディングする手品のタネ 背景①： GiNZAすごいっ！ 2019年4月に発表された「GiNZA」という、 日本語自然言語処理オープンソースライブラリを動かしてみたら、 簡単に高精度で（超重要）、係り受けやベクトル化なども含めた、 自然言語処理全般が実施出来たので驚いた。 ご参考： https

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  Ginzaで形態素解析、係り受け解析、固有表現抽出、ユーザー辞書追加 - iMind Developers Blog

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  • blog.imind.jp
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  • 2020/01/17

  概要 Ginzaを使ってNLPでよく使ういくつかの処理を動かしてみる。 バージョン情報 ginza==2.2.0 Python 3.7.4 インストール pipで入れられる。 $ pip install "https://github.com/megagonlabs/ginza/releases/download/latest/ginza-latest.tar.gz" 詳細は下記参照。 https://megagonlabs.github.io/ginza/ 形態素解析 Ginzaは内部的にはSudachiPyを利用している。 import spacy nlp = spacy.load('ja_ginza') doc = nlp('庭にいる犬が鳴いてる') for sent in doc.sents: for token in sent: print( 'token.i={}'.forma

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  係り受けに基づく日本語単語埋め込みを用いた係り受け解析 - LAPRAS AI LAB

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  • ai-lab.lapras.com
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  • 2019/11/11

  こんにちは，LAPRAS株式会社の松野です．本記事では，係り受けに基づく日本語単語埋め込みを使って，自然言語処理の主要なタスクである係り受け解析の実験を行った結果を紹介します． ＊一部記事内容に誤りがありました．実験でつかったデータセット UD_Japanese-GSD のライセンスについて 「CC BY-SA（商用利用可）」と書いていましたが，「現状では CC BY-NC-SA（商用利用不可）であり，近く商用利用可になる予定」の間違いでした．当該部分について修正しました（2019/11/11）． ＊GiNZAの開発者である @hmtd223 様よりデータ前処理に用いた解析器の評価の実験についてコメントをいただいたため，その内容を追記しました．（2020/08/31）． はじめに 以前，係り受けに基づく日本語単語埋め込みの記事と，その実験に用いた単語埋め込みを公開しました. こんにちは，L