iOSのmecabを試してみた その２ - おかひろの雑記
iOSのmecabを試してみた - おかひろの雑記では、iOS内蔵版の辞書を使って形態素解析を試してみましたが、 今回はCocoa Static Library版https://github.com/FLCLjp/iPhone-libmecabのサンプルを動かしてみました。 今回使用したバージョン Xcode4.4.1 iOS内蔵版のプロジェクトをダウンロードしてXcodeから実行できますが、これだけでは形態素解析が動作しないと思います。 Mecab.mファイルの23行目に「Homebrew mecab path」とあるので、Homebrewでmecabをインストールします。 Redirecting... ターミナルで下記コマンドを実行します。 brew install mecab brew install mecab-ipadicインストールされたら、バージョンを確認して、正しいパスに修
livedoor Techブログ : wikipediaのデータや顔文字辞書からmecabのユーザ辞書を作成するフレームワーク
突然ですが，mecabの辞書 (mecab-ipadic) をデフォルトのまま使って，mecab意外と使えねぇとか文句言ってる悪い子はおらんかね？ mecab-ipadic は比較的お行儀のよい日本語をベースに作られているので，そのままでは web上の口語文体のテキストはうまく扱えないことがあります。本来は教師データを用意し，学習させるといった手法を使うのが正攻法だと思いますが，とりあえず名詞を充実させるだけでも実用度はだいぶ上がるでしょう。 人間の話す言語には，動詞の語幹や名詞には日々新しく語彙が増えるけど，助詞や活用のルールは簡単には変化しない，という特性があります。特に「いま最もつぶやかれている単語ランキング」といった集計をするような場合は，名詞の範囲の切り出しさえ間違えなければそれなりの結果を出せることも多いのです。 ただ，辞書への単語追加はここにある通り簡単にできるのですが，単語
fukushimuのメモ帳 [mecab] mecab辞書にwikipediaのタイトルリストを追加 [wikipedia][はてなキーワード]
mecabにwikipediaのタイトルの単語を追加します。 ググると、既に様々な人がされているので、参考にさせて頂きました。また、本家のサイトで詳しく説明されています。 csvファイルの作成にperlを使いました。 以下が作業の流れです。 １）wikipediaのデータをダウンロード ２）ダウンロードしたデータからユーザ辞書のCSVファイルを作成 ３）CSVファイルを辞書ファイル（.dic）へ変換 wikipediaのタイトルを辞書に追加すると $ mecab 千と千尋の神隠し 千 名詞,数,*,*,*,*,千,セン,セン と 助詞,格助詞,引用,*,*,*,と,ト,ト 千尋 名詞,一般,*,*,*,*,千尋,チヒロ,チヒロ の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ 神隠し 名詞,一般,*,*,*,*,神隠し,カミガクシ,カミガクシ EOS これが $
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
日本テレビ東京で学ぶMeCabのコスト計算 | mwSoft
今回はこの言葉の解析をMeCab＋NAIST辞書にお願いして、結果を分析することで、MeCabが行っているコスト計算について勉強してみたいと思います。 とりあえず実行してみる さっそくMeCabに「日本テレビ東京」を解析してもらいましょう。 $ echo 日本テレビ東京 | mecab 日本 名詞,固有名詞,地域,国,*,*,日本,ニッポン,ニッポン,, テレビ東京 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,テレビ東京,テレビトウキョウ,テレビトーキョー,, EOS 「日本 | テレビ東京」と分けていますね。視聴率的には負けていますが、NAIST辞書的には日本テレビよりもテレビ東京が優先されたようです。 ちなみに「フジテレビ東京」ではどうなるでしょうか。 $ echo フジテレビ東京 | mecab フジテレビ 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,フジテレビ,フジテレビ,フジテレビ,, 東京 名詞,
はてなキーワードからMecCab辞書を生成する（Ruby版）
文脈IDは-1を指定すれば自動採番してくれるという噂だったのですが、実行したら「自動で探したけど、対応するのが見つからなかったよ」と言われた為（文字コードの問題かな）、自前でシステム辞書ディレクトリ内の「left-id.def」と「right-id.def」を探して、それっぽいIDを拾ってきました（本当にこの方法で良いのか未確認）。 辞書によってIDは変わってきて、IPA辞書の「名詞,一般」は、我が家の環境では1285になっていました。バージョンによっても違う可能性もあるので注意が必要です。 読み・発音については、はてなのファイルの読みは全て平仮名で記述されているので、NAISTの辞書に合わせる為に片仮名に変換して登録します。発音は本来「アマクサシロー」になるべきですが、その辺は変換してると面倒なのでこのままで。 参考URLでは、CSVの末尾に「はてなキーワード」と入れて、はてなの辞書が使
MeCab+pythonという組み合わせ
photo by s1m0ne "Ocean tender love cocktail" 最近は日本語を解析してなんかできないかなぁと思っているので、形態素解析用のソフトウェアMeCabをインストールして、いろいろ遊んでいる状態です。インストールはそんなに難しくないと思いますが、とりあえず載せておきたいと思います。 まずはMeCabとその辞書、ライブラリ一式のインストール。ソースからビルドしてインストールするのでもいいですが、今回は手軽にapt-getを使用。 $ sudo apt-get install mecab mecab-ipadic mecab-utils libmecab1 libmecab-dev で簡単にインストールできました。 ですがこのままでは辞書の文字コードがeuc-jpであるため、utf-8が標準のubuntuでは少し使いづらい。調べてみたら、IPA辞書をeuc-j
MeCabの辞書にはてなキーワードを追加する際に地域名(千葉県など)を省くようにする方法 - uncertain world
以前，id:code46さんのMeCabの辞書にはてなキーワードを追加しようの記事を見て，ウヒョースゲーと思って入れたのですが， 最近になって，全キーワードを名詞に入れてるとよろしくないなと気付き， いまちょっとつまづいてる県名などの地域名だけ省けるようにした． 修正するのは，createDict.pyのみです． # -*- encoding: utf-8 -*- import sys import re import MeCab # MeCabを利用する m = MeCab.Tagger ("-Ochasen") #数字四桁が入ったキーワードは役に立ちませんので検出して飛ばします。 year = re.compile("[0-9]{4}") #驚くべきことにはてなキーワードには%00というキーワードがありますが、 #これがcsvとして提供されているダンプではヌル文字になっているのでシステ
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
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2012-01-27 MeCab 0.993 MeCab::Tagger::formatNode()が正しく動いていなかった問題の修正 スタックの消費を抑えるため、ほとんどのローカル変数(配列)をヒープ上に退避 2012-01-14 MeCab 0.992 ソースコード中のTypoの修正 2012-01-14 MeCab 0.991 空文字列もしくは空白文字列を解析した時に解析エラーとなる問題を修正 ユーザ辞書の作成に失敗する場合がある問題を修正 2011-12-24 MeCab 0.99 MeCab::Model, MeCab::Lattice クラスを追加 マルチスレッド環境でのユーザビリティの向上。複数スレッドが同一
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