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この記事について 以前に書いた記事を焼き直ししつつ、ばんくしさんの以下のブログ記事のまねをRでやってみます。 Rustによるlindera、neologd、fasttext、XGBoostを用いたテキスト分類 - Stimulator ばんくしさんの記事は「Pythonどこまで脱却できるのか見るのも兼ねて」ということで、Rustで自然言語処理を試しています。私はべつに自然言語処理を実務でやるエンジニアとかではないですが、PythonじゃなくてRustとかGoといった静的型付けで速い言語で安全に書けたらうれしい場面があるよね、みたいなモチベーションなのかなと想像しています。 実際のところ、自分でコードを書きながら自然言語処理の真似事をするなら依然としてPythonが便利です。Rと比べても、PythonにはSudachiPyやjanomeといった選択肢がある一方で、RにはRコンソールからのみで

この記事について ブログ記事のコピペです。CaboChaによる係り受け解析の結果を考慮したテキストの感情分析の例。とくに結果の評価などはしていないですが精度はお察しください。 はじめに 感情分析について テキストの内容がポジティブなものかネガティブなものかを判定するあれです。 この記事の筆者は一応「感情」に関する研究がわりと得意とする領域だと思っている人間なので、そもそもテキストの「ネガポジ」を機械的に判定することにどれほどの意義があるのかといった点についてやや疑問に思う部分もあるのですが、こうした感情分析は自然言語処理におけるタスクとしてはけっこう注目されているものであるような気がします。 Rから日本語の感情分析を簡単に試すなら、{conifer}というオレオレパッケージを使ってCOTOHA APIを叩くことで実行することができます。 client <- conifer::cotoha(