WindowsのPython用MeCabパッケージを作って、それに対応してみた。
プログラミングとか、見た番組とか、興味を持っていろいろ調べてみたこととか、そういうものを書き留めるためのもの 前回の日本語を音素に分解するスクリプトの公開で、Ctypesを利用してMeCabを操作していたのは、Python用MeCabモジュールのWindows版作れなかったから。せっかく公式モジュールがあるのだから今回はこれを使えるようにしてみた。普通に、MeCabサイトからPython用のバインドモジュールをダウンロードできるが、インストールしようとするとコンパイラとしてVC++2003を要求されてしまう。物持ちがよくて現役を退いたVC++2003を用意できたとしても、今度はコンパイルエラーが出てしまう。 理由を調べてみると、「MeCabのPythonバインディングをWindowsでビルド」に書いてあった。MeCab.hを次の差分のように書き換えなくてはいけない。上記のリンク先の変更とは
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
テキスト解析:日本語形態素解析API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
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形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ
形態素解析MeCab(和布蕪)をPerlから使ってみる ゆうすけブログ/ウェブリブログ
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