Yahoo! 日本語形態素解析 Web サービスの Wrapper を書いてみた。ついでに うはぁ検索に組み込んで うひゃ検索にした。 - Solr, Python, MacBook Air in Shinagawa Seaside
Python から Yahoo! 日本語形態素解析 Web サービスを使うための Wrapperを書いてみました。 ついでに前回紹介させてもらった「うはぁ検索」に組み込んで Wiki と はてな と Yahoo!日本語形態素解析Webサービス とAmazon を同時に検索する 「うひゃ検索」 に進化させてみました。 http://small-world.sakura.ne.jp/whya.cgi Yahoo! では形態素解析用の辞書のメンテナンスをしているとのことで 頻繁に検索される言葉は辞書に登録されているようです。 この辞書に登録されていればかなりメジャーな言葉といえそうですね。 ちなみに一般的な辞書に載ってなくって登録されているのは モーニング娘。（ 名詞 ) しょこたん ( 名詞 ) ごっつい ( 形容詞 ) 等 残念ながら？ まだ登録されていないのは。 ブラッディ・マンデイ (
inforno :: Python: 勉強がてらDHT(Kademliaっぽいもの)を実装しました
前々から一度じっくり勉強しないとなぁと思っていたDHTまわりの勉強がてらKademliaっぽいものをPythonで実装してみました。 Kademliaはいろいろ実装があるので、ソースを読んじゃうと答えみちゃった感じになるかなーと思って、元論文と 首藤様の資料 くらいしか見ずに実装してみました。ので、いろいろ間違ってるかも知れませんが･･･。 本家Kademliaとの主な違いは UDPではなくTCPを使っている ローカル環境しかもっていないので、UDPパケットがロスしやすい場合(WAN)を想定して実装するのがめんどくさい。 よってRPC-IDをつけていない。 パケットの分割や再送もTCPにおまかせ。 original publisherから一定時間publishを受けなくてもインデックス情報をexpireしていない 実装するのは簡単です。 ノードがネットワークに参加したとき、Index情報を
Stephen Marsland
This webpage contains the code and other supporting material for the textbook "Machine Learning: An Algorithmic Perspective" by Stephen Marsland, published by CRC Press, part of the Taylor and Francis group. The first edition was published in 2009, and a revised and updated second edition is due out towards the end of 2014. The book is aimed at computer science and engineering undergraduates studi
pytc-0.1 - Tokyo Cabinet Python bindings公開 - グニャラくんのグニャグニャ備忘録@はてな
お待たせしました。Tokyo CabinetのPython bindingsを公開します。 sourceforgeで公開を予定していましたが、 pypiで公開することにします。 http://pypi.python.org/pypi/pytc/ リポジトリはCodeReposにあります。 http://svn.coderepos.org/share/lang/python/pytc/ 使い方(適当) HDB/BDBとも、永続化できるdictみたいな感じで使えます。 簡単な使い方(hash database) import pytc db = pytc.HDB('hdb.db', pytc.HDBOWRITER | pytc.HDBOCREAT) db['niku'] = 'umai' print db['niku'] db['ra-men'] = 'kuitai' print db['ra
PythonからYahoo!形態素解析APIを使う - 人工知能に関する断創録
集合知プログラミングのp.349を参考にYahoo!が提供する形態素解析のWebサービスをPythonから使ってみた。形態素解析をWebサービスでやるなんて遅くて使い物にならなくね？ChaSenかMeCab使うよ！って使う前は思ってたのだがやってみたら驚くほど快適。かなり高速に結果を返してくれる。しかも、Yahoo!が作った特別な辞書を使っているらしく、IPAの辞書に比べて固有名詞の抽出精度がかなり高い印象を受けた。使う上での壁は、 Yahoo!デベロッパーネットワークに登録してアプリケーションIDを登録しなくちゃいけない 1日で1つのIPアドレスにつき50000万リクエストまで 1回のリクエストは100KBまで くらいか？Yahoo!のIDを持っていれば、アプリケーションIDの登録はWeb上で簡単にでき、審査もない。 Pythonで使う場合は、HTMLを解析するBeautifulSoup
WindowsのPython用MeCabパッケージを作って、それに対応してみた。
プログラミングとか、見た番組とか、興味を持っていろいろ調べてみたこととか、そういうものを書き留めるためのもの 前回の日本語を音素に分解するスクリプトの公開で、Ctypesを利用してMeCabを操作していたのは、Python用MeCabモジュールのWindows版作れなかったから。せっかく公式モジュールがあるのだから今回はこれを使えるようにしてみた。普通に、MeCabサイトからPython用のバインドモジュールをダウンロードできるが、インストールしようとするとコンパイラとしてVC++2003を要求されてしまう。物持ちがよくて現役を退いたVC++2003を用意できたとしても、今度はコンパイルエラーが出てしまう。 理由を調べてみると、「MeCabのPythonバインディングをWindowsでビルド」に書いてあった。MeCab.hを次の差分のように書き換えなくてはいけない。上記のリンク先の変更とは
PLY (Python Lex-Yacc)
原文 Documentation version: $Header: /cvs/projects/PLY/doc/ply.html,v 1.3 2004/05/27 17:30:56 beazley Exp $ PLY Version: 1.5 目次 Introduction PLY概要 Lexの例 Lex実装ノート 基本的なパージング yaccの例 文法規則関数の結合 空生成規則 曖昧文法を扱う parser.out ファイルについて 構文エラーの処理 行番号の追跡 ASTの構築 Yacc 実装ノート パーサとLexer State Management Pythonの最適化モードを使用する 次にすべきこと Introduction PLYはポピュラーなコンパイラ構築ツールであるlexとyaccのピュアPython実装である。この実装は、先人の
Pythonでのキーワード抽出実装
初出: 2007/6/27 更新: 2007/7/1 文章からキーワードを抽出するスクリプトをPythonモジュールとして実装しました。 分かち書きした上に、適切に複合語をつくり、さらに重要そうなものかどうかのスコアをつけます。 アルゴリズムは、以下のサイトを参考にしました。 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/ ここで紹介されている論文 * 中川裕志、森辰則、湯本紘彰: "出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, 2003年1月 http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/academic-res/jnlp10-1.pdf に掲載されているFLR法のみを実装しています。 実行結果サンプル たとえば、こんなページの本文をテキストフ
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