新し目の辞書を使ってMeCabをPythonから利用する - Qiita
以下のシステム構成を前提に書かれています。 - OS: Mac OSX - パッケージ管理システム: Homebrew - インストールするもの： mecab、mecab-ipadic、mecab-ipadic-NEologd インストールは Homebrewというパッケージシステムを使う方法と、個別に手動でインストールする方法とありますが、後者はいくつかハマるポイントがあり超絶面倒くさいのと、Homebrewを使った方が超絶楽なので前者をオススメします。 Homebrewの用意 Homebrewのインストールがまだであれば、Terminal.appを立ち上げて、以下のコマンドをコピペして実行することでインストールされます。 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/ins
[O] MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました
MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました Tweet [NLP] 日本語の文書を機械的に処理しようと思った時に、ほとんどの人が MeCabとIPADIC(IPA辞書)の両方、または、どちらかを使うことになります。 IPADICはとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎているので、例えば2015年3月上旬に急に流行ったような言葉は収録していません。そのため、今日生まれたような新しい文書(例、Apple Watch発売)を解析する時に困ります。困らない人もいますけど、僕は困ります。 その課題に対処するために、日本全国津々浦々、自然言語処理に関わる全ての人は独自にMeCabの新語辞書を作って対応しているわけです。その際に元データとして使われることが多いのは Wikipedia 日本語版やはてなキーワードなどです。 困ったことに、新語辞書を生成
【Python】MeCabと極性辞書を使ったツイートの感情分析入門 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
負のオーラを自動検出したい 前回のエントリで、著作権侵害にあたる違法アップロード動画を自分のTwitterで拡散してしまっている懸念を考えて、YouTube動画のリンクが貼ってあるツイートをまとめて削除しました。 前回のエントリでも言いましたが、著作権侵害モノ以外にも、「残しておくとまずいツイート」は色々ある可能性があり、たとえば誹謗中傷の類いがあるかと思います。誹謗中傷ツイートを自動抽出する方法はにわかには思いつきませんが、たぶん「クソ」とか「死ね」とか「バカ」とかそういう悪口の辞書が必要になりそうです。 ところで、言語データの分析手法として、単語ごとに感情特性を評価した辞書というものがあちこちで作られていまして、これを使ってツイートがどのような感情を帯びているか分析するということが、よくやられています。Yahoo!がそういうツールを提供してたりもします（参考リンク）。 Yahoo!のリ
RとPythonでMeCabを使う環境構築(Windows, Mac) - ★データ解析備忘録★
自然言語処理まわりはずっとRでやっていたのですがそろそろPythonでもやろうと思い環境構築をまとめてみます。 ついでなのでRのほうもまとめてみます。 PythonについてはWindowsとMacで違うので一応そちらも触れたいと思います。Windows10とYosemiteです。 当たり前ですがRもPython3.5も入ってる前提です。 正直WindowsにMeCab入れてPythonでやるのは環境構築で挫折しそうになります。 でも何とかなったので共有。 MeCabを入れる Windows こちらのページからmecab-0.996.exeをダウンロードして解凍 辞書の文字コードを選択しろと言われるので「Shift-JIS」を選択 コマンドプロンプトでMeCabが動くかテスト mecab すもももももももものうち 結果 すもも 名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ も 助詞,係
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md
