Google ColabにMeCabとipadic-NEologdをインストールする - Qiita
1.はじめに Google Colab に MeCab と ipadic-NEologd をインストールしようと思ったら意外に手間取ったので備忘録として残します。 2.コード 色々なWeb情報を漁った結果、インストールには下記のコードがベストではないかと思います。 # 形態素分析ライブラリーMeCab と 辞書(mecab-ipadic-NEologd)のインストール !apt-get -q -y install sudo file mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git curl python-mecab > /dev/null !git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git > /dev/null !echo yes | mecab-ipadic-
単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展
2. 分散表現 (Hinton+ 1986) • 局所表現（local representation） • 各概念に１つの計算要素 (記号, ニューロン, 次元) を割り当て • 分散表現（distributed representation） • 各概念は複数の計算要素で表現される • 各計算要素は複数の概念の表現に関与する 2015-05-31 OS-1 (2)意味と理解のコンピューティング 2 バス 萌えバス … … #2948 … … #19023840334 バス 萌えバス萌えトラック ニューロンの 興奮パターン ≒ベクトル表現 http://ja.wikipedia.org/wiki/富士急山梨バス http://saori223.web.fc2.com/ 3. 構成性（Frege 1892） • Partee (1984) • The meaning of an expres
gensim入門 - Qiita
手軽にトピック分析を実行できるgensimを知ったので、gensimを使用して簡単な文章をトピック分析するチュートリアルを実行してみました。 トピック分析、LDA、gensimとは 詳しく理解してはいないので、簡単に言うと、 トピック分析とは、大量の文章からいくつかのトピックを分類して、与えられた文章がどのトピックに属するかを分類する手法 LDAとは、トピック分析の1種 gensimとは、トピック分析を行うことができるPython製のソフトウェア gensimを使ったトピック分析は、以下の手順で行えるようです。 文章を準備 文章を単語ごとに分割、調整 辞書を作成 コーパスを作成 LDAモデルを作成 分類したい文章をLDAモデルで分類 前提 Docker Python 2環境を作るのが面倒だったのでDockerを使っているだけです。 $ docker version Client: Vers
テキストからWikipedia見出し語を抽出 - 人工知能に関する断創録
WindowsでMeCab Pythonを使う（2010/11/21）のつづきです。形態素解析を使ってると単語が変なところで切れていたり、未知語が多かったりと不満点が出てきます。また、応用によっては、形態素ではなく、複合語単位で抽出したいということもしばしばあります。たとえば、 人工知能は、コンピュータに人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をさす。 人工知能という名前は1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。 現在では、機械学習、自然言語処理、パターン認識などの研究分野がある。（Wikipedia『人工知能』を改変）という文章をMeCabで形態素解析して名詞のみ取り出すと、 人工 知能 コンピュータ 人間 同様 知能 実現 試み ため 一連 基礎 技術 人工 知能 名前 1956 年 ダート マス 会議 ジョン マッカーシー
64bit Windows + python 2.7 + MeCab 0.996 な環境をつくる - Qiita
修正履歴 2016/2/19 コードの修正・必要なファイルの更新 2016/2/19 トラブルシューティングの追加 はじめに そもそもWindowsでなぜ？という話があると思いますが、理由は一つ。Windowsには強力なIDEであるVisual Studioがあるからです。 コード補完、スニペット、デバッグ・・・・多くのメリットがあるIDEですが、いかんせんWindowsでの環境構築には難所が多く、Python関係だとビルドの問題で詰まることが多いようです。 理由は様々ですが、Unixのコマンドが通用しなかったり、ファイルパスの書き方が違ったりといったことがあげられます。 今回は、そんなハードルを乗り越え、自然言語処理屋さん御用達、MeCabのPythonライブラリを入れてみようという話です。 MeCabって？ MeCabは、形態素解析ツール。形態素は意味の通る単語の最小ブロックといった感
MeCab アーカイブ | PHP Archive
今回も igo-php を用いた形態素解析のサンプルなので、導入については こちら を御覧ください。 通常分かち書きをする場合、名詞は細かく分割され、次のように解釈されます。 「これは形態素解析の実験結果です。」 → 「これ | は | 形態素 | 解析 | の | 実験 | 結果 | です | 。」 もちろん間違ってはいないのですが、感覚的には「形態素解析」「実験結果」はそれぞれひとつの単語でまとめられていたほうが自然です。 「東京特許許可局」などの場合も同様に一つの単語として扱うことがほとんどです。 法則を見てみると、名詞が連続している場合は複合名詞になるというシンプルなものなので、 それを踏まえて次のようにしてみました。 <?php require_once 'lib/Igo.php'; $igo = new Igo(dirname(__FILE__) . "/ipadic", "U
[PHP]文章を解析して単語ごとに分解する（形態素解析） | PHP Archive
日本語は英語と違い、単語同士が明確に区切られていないので、一つ一つの単語の品詞を調べる場合は、いわゆる「分かち書き」をする必要があります。 分かち書きとは次のように単語を分けて書くことです。 これは日本語です → これ | は | 日本語 | です プログラミングで分かち書きを行うには大変な労力がかかるので、ゼロから開発するのは現実的ではありません。 簡単に行う方法の一つは Yahoo! API を利用することです。 クエリを送るだけで簡単に解析結果を受け取ることができるので便利ですが、リクエスト回数に上限があったり、クレジット表記が義務付けられたりするので、状況によっては使いにくくなります。 もう一つはサーバーに MeCab をインストールする方法です。 Mecab はオープンソースの形態素解析エンジンで、様々な分野で活用されている実績あるプログラムです。 可能ならこちらを導入するのがベ
MeCabのWindows版をインストールしてみる
今構想中のアプリの開発に形態素解析が必要なので、 とりあえずインストールしてみる。 形態素解析にはYahooAPIという選択肢もあったのだけど、 １日の利用制限が50000回で1リクエスト100キロバイト以下という制限が、 今回のアプリには厳しそうだったのでMeCabを選択した。 公式サイト http://mecab.sourceforge.net/ 今回インストールするバージョンは「0.98」 手順 ------------------------------ 1. ダウンロード 2. インストール 3. 動作確認 1. ダウンロード 以下のサイトからWindows版のexeファイル「mecab-0.98.exe」をダウンロードする。 http://sourceforge.net/projects/mecab/files/ 2. インストール ダウンロードしたexeファイルをダブルクリッ
MeCabをPHPで使う - 動かざることバグの如し
もうソース貼り付けるだけでいいよね（適当 Windows環境ver <pre> <?php function exeMecab($str){ //必ず[']で囲むこと $exe_path = 'D:\xampp\MeCab\bin\mecab.exe'; $descriptorspec = array( 0 => array("pipe", "r"), 1 => array("pipe", "w") ); $process = proc_open($exe_path, $descriptorspec, $pipes); if (is_resource($process)) { fwrite($pipes[0], $str); fclose($pipes[0]); $result = stream_get_contents($pipes[1]); fclose($pipes[1]); pro
MeCab extensionを使ってTwitterで流行っているキーワードをクラウド化 - Do You PHP はてブロ
ほとんどMeCab extension使いたさにあれこれこじつけた感ありありですが。。。 MeCabはオープンソースとして公開されている形態素解析エンジンの1つで、GPLもしくはLGPL/BSDライセンスの下に公開されています。他の形態素解析エンジンとしては、KAKASIやChaSenなどが知られていますね。 http://mecab.sourceforge.net/ で、PHPの拡張モジュールとしてはPage2で公開されているものがあります。 http://page2.xrea.jp/#php_mecab GitHub - rsky/php-mecab: MeCab binding for PHP これを使って、Twitterで流行っているキーワードをクラウド化するコードを書いてみました。なお、CSSはタグクラウドのスタイルを考える - collisions.dotimpac.toを参考
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PythonからMeCabを使うときのメモ - Qiita
JTP Technology Port - JTP株式会社
PythonからMeCab（とCaboCha）を使うまで - Qiita
Blog - Mikula Beutl - SEO Consulting
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