WindowsでMeCab Pythonを使う - 人工知能に関する断創録
日本語の文章を単語に分割するには形態素解析を使います。日本語の形態素解析には、ChaSen、MeCab、Yahoo!形態素解析などがあります。ナイーブベイズを用いたブログ記事の自動分類（2010/7/3）でMeCabをPythonから使う方法を簡単にまとめましたが、MeCabはよく使うので再度まとめ直して独立したエントリにしました。Yahoo!形態素解析の使い方は、Yahoo!形態素解析API（2009/4/15）で書きました。 Windowsへの導入方法 MeCabは高性能な形態素解析モジュールでPython、 Ruby、Perl、Javaなどさまざまな言語から使えます。Mac OS XとLinuxでは簡単にコンパイルしてインストールができるのですが、WindowsではMinGWやVisual Studioのインストール、コードの修正が必要でかなり面倒くさい。そこで、Pythonモジュー
GeoIME 〜位置連携日本語入力システム〜
GeoIME（ジオアイエムイー）って？ GeoIMEは，利用者の位置に応じて，読みに対して提示される変換候補が変化する，"少しだけ気が利く"日本語変換システムを目指しています．例えば， 位置に応じて変換候補が絶妙にソートされている！ 「し」で始まる「渋谷」「新宿」「新橋」などの順序が今いる位置によって変わる 近くの地名がサクッと出る！ 福岡にいると「は」→「博多」，「て」→「天神」． 難しい地名もOK．「す」→「周船寺」，「と」→「等々力」 同じ場所では同じような単語が出る！ 自身の過去の履歴と，周辺にいる他人の履歴を参照 いつもの場所では「だ」→「大名」．家では，「だ」→「大好き」 みんなが集まる場所で「ま」→「マッシュアップキャラバン」 といった利点があります． DEMO デモ版ではリアルタイムに辞書を生成していますので，動作が遅いです．辞書生成用のサーバ with MeCabを導入し
mecab辞書にwikipediaのタイトル名を追加 - kokotech
wikipediaのタイトルを追加しようとしたらいくつかハマったので。 環境はFedora10。 まずはmecabのインストール。 # yum install mecab* とりあえずこれだけでおもむろに形態素解析してみる。 # echo けいおん！のせいでtwitter界隈にギター買うとか宣言してる奴が増えた | mecab けい 名詞,一般,*,*,*,*,けい,ケイ,ケイ おん 名詞,一般,*,*,*,*,おん,オン,オン ！ 記号,一般,*,*,*,*,！,！,！ の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ せい 名詞,非自立,一般,*,*,*,せい,セイ,セイ で 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,連用形,だ,デ,デ t * w * i * t * t * e
マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。
そもそも、マルコフ連鎖とは何なのか？全く聞いたこともなかった。そして、文章を要約するのはとっても高度なことだと思っていて、自分のレベルではその方法を、今まで思い付きもしなかった。 しかし、以下のようなシンプルなRubyコードでそれが出来てしまうと知った時、目から鱗である...。一体、何がどうなっているのだ？コードを追いながら、マルコフ連鎖を利用するという発想の素晴らしさを知った！ 作業環境 MacBook OSX 10.5.7 ruby 1.8.6 (2008-08-11 patchlevel 287) [universal-darwin9.0] mecab utf8環境でインストール済み マルコフ連鎖に出逢う rssを流し読みしていると、以下の日記に目が止まった。（素晴らしい情報に感謝です！） MeCabを使ってマルコフ連鎖 一体何が出来るコードなのか、日記を読んだだけではピンと来なかっ
MeCabの辞書にはてなキーワードを追加しよう - 不可視点
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
クデラボ -KudeLab- » PHPでMeCabを使って形態素解析をするときのメモ
PHP で MeCabと言えば MeCab PHP extension を使うのが一般的だろうと思うけど、今回はそれを使わずにやってみようというお話。 extension を使えない環境での MeCab 使用に役に立つかも。 PHP で MeCab を使うときに面倒なのは、解析したい文章を直接システムコマンドの引数として渡すことができないところ。 ファイル名なら引数として渡せるので、一旦ファイルに保存して、それを引数で渡して解析する・・・という方法が採れなくはないけど、なんか美しくない。 やはり、ファイルなど使わず、そのまま直接解析させたい。 そんなときは、結論から書くと、以下のようにすればいい。 $descriptorspec = array( 0 => array("pipe", "r") , 1 => array("pipe", "w") ); $process = p
大規模テキスト処理を支える形態素解析技術（工藤拓氏・Google） - Cafe Babe
第80回知識ベースシステム研究会を開催したが，二日間で58名の方々に参加して頂き，積極的に議論に加わって頂いた．この場を借りて，参加してくれた方々に感謝したい．大変遅くなった（爆）が，Googleの工藤拓氏による招待講演「大規模テキスト処理を支える形態素解析技術」の概要を，このブログで報告しておきたい．工藤氏の専門分野は統計的自然言語処理と機械学習であるが，日本語形態素解析エンジンMeCabの開発者であり，他にも自然言語処理関連の有益なツールや，Webベースの日本語入力を可能にするAjax IMEのようなユニークなサービスを提供しているなど，時代をリードする研究開発者の一人である．彼の活動に興味があれば，彼のブログ「きまぐれ日記」は必見だろう． なお，当日は弊社側の不手際で，予定していた工藤氏の重要なデモをおこなうことができなかった．弊社はネットワーク会社であるにもかかわらず，ネットワーク
GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
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