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
TinySegmenterをJulia移植したらMITの先生に指導してもらえた話 - once upon a time,
先日、工藤さんがJavaScript向けに作った日本語のコンパクトな分かち書きツール、TinySegmenterをJuliaに移植したTinySegmenter.jlを作りました。 もともとは、PyconJPでjanomeの話を聞いたら居ても立っても居られなくなって、簡単なTinySegmenterを移植したんですが、そしたら思いもよらぬ展開が待っていました。 [2015/10/22 23:38 追記] 計測の問題を @repeatedly さんから指摘いただいたので再計測しました。 パッケージ登録時にMITの先生からツッコミが入る JuliaのパッケージはMETADATA.jlというセントラルなレポジトリで管理されています。 ここに登録されたパッケージはPkg.add("TinySegmenter")とREPLで実行するだけでパッケージが導入できます。*1 ここに登録をしようとした時に、
Pyconjp2015 - Python で作って学ぶ形態素解析
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moco(beta)'s backup: PyConJP で janome の発表をしてきました
10/9 - 12 に開催された PyConJP 2015 で、「Python で作って学ぶ形態素解析」というタイトルで janome の発表をさせていただきました。 スタッフの皆様、聞きに来てくださった方々、ありがとうございました。 発表スライド 終わってから、スゴい緊張してたねーと色んな方に言われましたがｗ、良い経験になりました。内容は初歩的なもので、詳しい人には面白くないだろうなあと思いつつ、今まで言語処理に触れる機会がなかった方向けに、何か持ち帰ってもらえればいいなと思ってスライドを作りました。 Togetter まとめてもらえた。ありがとうございます！ 【すもも】Pure Python 実装 janome のアルゴリズムから学ぶ形態素解析入門 #PyConJP_C #pyconjp 発表して良かったこと このPRをくれた nakagami さんとお会いできた。 なんだか「神PR
Pure Python 実装の形態素解析器をつくってみた話 #PyDataTokyo #janome_ma
Pure Python 実装の形態素解析器をつくってみた話 #PyDataTokyo #janome_ma 1. Pure Python 実装の形態素解析器 をつくってみた話 2015.05.22 PyData.Tokyo Meetup #5 -‐ 自然言語処理 (LT) @moco_beta 2. 自己紹介 • @moco_beta • http://mocobeta-backup.tumblr.com/ • 元・Web系 Python エンジニア • いまは日曜 Python プログラマ • 興味があること: 情報検索技術/プロダクト • 自然言語処理・機械学習ワナビー🐣 3. janome とは • http://mocobeta.github.io/janome/ • “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.” (v
JustTechTalk#02 形態素解析のあれやこれや@ジャストシステムに参加しました。
JustTechTalk#02 形態素解析のあれやこれや@ジャストシステム に参加してきました。 ジャストシステムさんの形態素解析器JMATの話とKagome、Janome、Kuromoji.js、ssslaの開発者の パネルディスカッションでした。 ということで、いつものメモです。 ジャストシステムの形態素解析その２（機械学習編） JMATの話 前回は辞書の話 今回は学習の話 教師あり/教師なし JMATは教師あり 教師なしは研究段階 ラティス構造を辞書ベースで構築して、コストの総和が最小の経路を求める 連接、単語生成とか。 学習は3フェーズ ベース、能動、部分アノテーション ベース 300万文のコーパスから1万文のみを利用（なぜ？今から説明） 64GBマシン買ってみたけど、複数実験するには追いつかない オンライン学習がメジャーでない時代に作り始めたので、つかってない CRF学習器を改善
投票: Python で作って学ぶ形態素解析 | PyCon JP 2015 in TOKYO
辞書内包 / Pure Python 実装の形態素解析器 janome を支えるアルゴリズムについてお話します。形態素解析とは、一般に分かち書きともいわれ、自然言語処理の基礎となる技術です。このセッションでは、形態素解析アルゴリズムについて解説し、また janome ではそれをどのように実装したのかについて紹介します。 # Python で作って学ぶ形態素解析 2015/4 に公開した、Pure Python な形態素解析器 [janome][1] の内部を詳解します。 形態素解析とは、一般に分かち書きともいわれ、自然言語処理の基礎となる技術です。辞書ベースの形態素解析は主として辞書のエンコードと解析実行の２つのフェーズからなり、それぞれアルゴリズムが確立されています。 このセッションでは、形態素解析アルゴリズムについて解説し、また janome ではそれをどのように実装したのかと、工夫し
moco(beta)'s backup: 辞書内包／Pure Python実装の形態素解析器 Janome を公開しました
一応の基本機能がととのったので、できたてほやほやではありますが、Python製の形態素解析器 Janome を公開しました。 http://mocobeta.github.io/janome/ インストール方法や使い方は上記ページを見てください。 ソースコードはGithubにおいています: https://github.com/mocobeta/janome 【公開にいたった背景など】 日本語テキストを分析したりテキストマイニングする場合、まずは形態素解析から始めると思います。 Python の場合、そのためには MeCab をインストールして、mecab-ipadic をインストールして、mecab-python をインストールする、という手順を踏むことが多いと思うのですが、環境依存のところでハマって面倒な思いをしたり、サーバ構築の手間がかかったり、しますよね。なので、Pythonモジュ
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https://github.com/mocobeta/janome/blob/e9a3b0d0a17a9e28f85dc820601b147c8b0e1202/janome/lattice.py
GitHub - mocobeta/janome: Japanese morphological analysis engine written in pure Python