機械学習のfastTextをCentOS7環境のPython3を使って20万件の文章分類を実施してみる（mecabを利用） - 株式会社CoLabMix
技術ブログ 2019.06.13 機械学習のfastTextをCentOS7環境のPython3を使って20万件の文章分類を実施してみる（mecabを利用） 今回は自然言語解析をfastTextを使って実施してみます。 fastTextはfacebookが公開している自然言語処理用のライブラリで、単語のベクトル化と文章分類を実施します。 ソースコードはこちらになります。 https://github.com/facebookresearch/fastText fastTextの利用方法は二つあり、「単語表現学習（Word representation learning）」と「文章分類（Text classification）」です。 単語表現学習（Word representation learning）では、単語をひたすら学習させて、似ている単語などを抽出します。 この単語に近いものや、
CentOS7のPython3でJUMAN++のインストールと利用 - 株式会社CoLabMix
Python3で形態素解析を行えるツールの「JUMAN++」のインストールを行います。 Pythonで形態素解析といえば「Janome」や「MeCab」が有名ですが、そちらに比べ単語の並びの意味的な自然さを考慮した解析を行います。 開発は「京都大学の黒橋・河原研究室」で行われています。 http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN++ 今回はCentOS7のpython3.6の環境に導入を行なっています。 尚、インストールにあたっては以下を参考にさせていただきました。 ★Python3からJUMAN++を使う@CentOS7 https://umiushizn.blogspot.com/2017/09/python3jumancentos7_9.html インストールの準備 インストールにあたっては「gcc」と「c++」が必要になります。
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