久しぶりのブログ。 mecabを久しぶりに弄ろうかと思ったら便利なやつが出てたのでDockerで簡単にインストールできるようにしておきました。 neologd/mecab-ipadic-neologdgithub.com googlecode.comを参照しているので2016/01/25には使えなくなると思いますが、とりあえず試すには使えると思います。 以下のコードをコピペでDockerさえ整っていればすぐに使えます。 code git clone https://githu…
日本語の文章をコンピュータで色々いじるときに, 必ずと言っていいほどよく使うのが形態素解析器. スペースなどの明示的な区切りの無い日本語を単語に分割してくれるツールです. 中でもMeCabが非常に有名で,さまざまなところで使われています. MeCabはいろいろな言語から呼び出すことができます. 自然言語処理の分野ではPythonが人気のようですね.僕も使っています. しかし,MeCabをPythonから使う場合,注意する点がいくつかあります. そこにハマっている後輩を見かけたので,文章として残しておくことにします. Python2系が対象です(3系はよくわからない). 注意するのは以下の二点です. MeCabに渡す文字列はencode,戻ってきた文字列はdecodeする MeCabに渡した文字列は必ず変数に入れておく EncodeとDecode Python2系の文字列には,バイト列として
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
概要 各種スクリプト言語 (perl, ruby, python, Java) から, MeCab が提供する形態素解析の機能を利用可能です. 各バインディングは SWIG というプログラ ムを用いて, 自動生成されています. SWIG がサポートする他の言語も 生成可能だと思われますが, 現在は, 作者の管理できる範囲内ということで, 上記の4つの言語のみを提供しております. インストール 各言語バイディングのインストール方法は, perl/README, ruby/README, python/README, java/README を御覧下さい. とりあえず解析する MeCab::Tagger というクラスのインスタンスを生成し, parse (もしくは parseToString) というメソッドを呼ぶことで, 解析結果が文字列として取得できます. MeCab::Tagger のコ
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