「自然言語処理は Python がいちばん」について
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20090327/p1 「いちばん」かどうかはわかりませんが、うちの会社の製品ではpythonを主力に使った自然言語処理を含む製品を販売しているので、実際の感想を。 うちでは、pythonを元データの整備のための運用バッチ処理から、客が最終的に手にする情報の生成、実際に客が使うWEBインターフェースまで、pythonを主力にしています。 別のチームが作った別の製品ではS2Struts(JAVAね。)でWEBを作っている部分もありますが。 自然言語処理はぶっちゃけどの言語でも可能だとは思います。 mecabが使えて、Unicodeが使えて、正規表現が使えれば、まあ、どの言語を使ってもそんなに大差はないのではないでしょうか。 あとはsennaのような日本語用の全文検索エンジンなども使いますが、そこらへんに近い部分は基本的にC++で書き
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
係り受けAPI - まきもと＠ねっとわーく
また、一月くらいぼんやりしてたけど、こちらには技術寄りの話を書いて行こうと思う。所謂日記はmakimoto.log に書く方針で。*1ということで、ヤフーが日本語係り受け解析Webサービスというのをリリースしたので、適当なコードを書いてみた。係り受けというのは構文解析の一種で、文節同士の依存関係を解析する技術のこと。自然言語処理に置いては形態素解析の次の段階の処理として扱われることが多い。ということで、早速コード。*2 #!/usr/bin/env python # vim:fileencoding=utf-8 from xml.etree.ElementTree import ElementTree from urllib import urlopen,quote from sys import stdin ns = '{urn:yahoo:jp:jlp:DAService}' for
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