Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
i-revo お客様サポート 重要なお知らせ
i-revo お客様サポート 重要なお知らせ i-revoマイポータル終了のお知らせ（2017年3月31日） 日頃よりi-revoマイポータルをご愛顧いただき誠にありがとうございます。 このたび、当サイトは2017年3月31日付けにてサービスを終了いたしました。 併せて「プニマル」、「i-revo 占い」についてもサービスを終了いたしました。 2006年3月のサービス開始以来、 お客様および関係各社の皆様にはさまざまに、ご協力をいただきました。 ここに御礼申し上げます。 i-revoマイポータルのサービス終了につきまして、なにとぞご理解いただきたく存じます。 今後とも「i-revo」をよろしくお願い申し上げます。 全て見る
きまぐれ日記: Yahoo!の形態素解析をMeCabで無理やり再現してみる
MeCabで形態素解析器を作りたい場合は以下の二つの言語リソースが必要です。 1. 辞書 (単語と品詞のペアの集合) 2. 入力文と、それに対応する正解出力ペア(正解データ) 現在公開している mecab-ipadic は、ipadicとRWCPコーパスという正解データを使っています。 ここから分かるとおり、少なくともMeCabを使う場合は、コスト値を丹念にチューニング するといった職人芸は要りません。形態素解析への入力文とそれに対応する(理想)出力 があればコスト値を機械学習的なアプローチで構築することができます。 さらに、正解データを人手で作る必要は必ずしもありません。 すなわち、Yahoo!の形態素解析器の出力結果を「擬似正解」とみなして MeCabの学習プログラムを走らせれば、Yahoo!の出力を高い精度で再現できる MeCab用辞書を作成することが原理的に可能です。 ふだんはあま
Senna 組み込み型全文検索エンジン - Senna 組み込み型全文検索エンジン
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