Google ColabにMeCabとipadic-NEologdをインストールする - Qiita
# 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-neologd/bin/install-mecab-ipadic-neologd -n > /dev/null 2>&1 !pip install mecab-python3 > /dev/null # シンボリックリンクによるエラー回避 !ln -s /etc/m
DeepL APIをPythonから利用して日本語の文章を翻訳する | TechBlog AI/機械学習の技術やトレンドの紹介
はじめに この記事ではDeepL API(DeepL Pro)を使って日本語を翻訳を試してみたいと思います。 最近DeepLの翻訳の精度が良いと話題になっていましたが、これまでAPIの利用は日本語には対応してきませんでした。 ところがDeepL社の2020月6月16日のプレスリリースで日本語対応したとの発表がありました。そこで早速DeepL APIから日本語の翻訳を試してみます。 DeepL APIについて DeepL APIは有料で公式サイトの右上のメニューからDeepL Proを選んで登録することが出来ます。 DeepL Proには「個人向け」「チーム向け」「開発者向け」と3つのタイプがありますが、DeepL APIが利用できるのは一番右の「開発者向け」です。 DeepL APIの料金体系は、現在の基本料金は月々¥630です。翻訳済みの文字数は、1,000,000文字につき ¥2,50
Linguistic Features · spaCy Usage Documentation
GuidesGet startedInstallationModels & LanguagesFacts & FiguresspaCy 101New in v3.7New in v3.6New in v3.5GuidesLinguistic FeaturesPOS TaggingMorphologyLemmatizationDependency ParseNamed EntitiesEntity LinkingTokenizationMerging & SplittingSentence SegmentationMappings & ExceptionsVectors & SimilarityLanguage DataRule-based MatchingProcessing PipelinesEmbeddings & TransformersLarge Language ModelsTr
A Complete Exploratory Data Analysis and Visualization for Text Data
Visually representing the content of a text document is one of the most important tasks in the field of text mining. As a data scientist or NLP specialist, not only we explore the content of documents from different aspects and at different levels of details, but also we summarize a single document, show the words and topics, detect events, and create storylines. However, there are some gaps betwe
Knowledge Graph: Data Science Technique to Mine Information from Text (with Python code)
Knowledge Graph: Data Science Technique to Mine Information from Text (with Python code) Examine doable tactics for reducing tension, increasing self-assurance, and cultivating wholesome relationships. Discover how to employ continuous learning, mindfulness, goal-setting, and knowledge graph python to help you reach your objectives. Whether your objective is greater purpose, job success, or emotio
【日本語文章の表示サンプルあり】Pythonのワードクラウドで使えるカラーマップ一覧✰ matplotlib/WordCloud✰ - なろう分析記録
Pythonのワードクラウドで使えるカラーマップ一覧 PythonのWordCloudパッケージでは”matplotlib”にあるカラーマップが使用できます。 ここでは実際にワードクラウドを使ったときの全種類のカラーマップ表示例一覧をご紹介します。 表示例 WordCloudウドでのカラーマップ指定例 wordcloud = WordCloud(background_color=bg_color, colormap=”ここでカラーマップを指定”, font_path="./ipag.ttf",width=300,height=200).generate(sample_text) zipで欲しい人はこちらから sample.zip - Google ドライブ 5.3MB 日本語文章での表示サンプル 白背景 inferno magma plasma viridis Blues BuGn BuP
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
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