GitHub - anilogia/animedb: 約100年に渡るアニメ作品リストデータベースYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
君に100年分のアニメタイトルが収録された辞書を提供しよう - 本しゃぶり
アニメのタイトルを入力する際、変換に手間取ったことはないだろうか。 この記事を読めば、そのような悩みから解放されることになる。 俺は君たちに辞書を配りたい。 アニメタイトル100年分が収録された辞書を。 2016/11/27 更新 辞書データ更新 2016/11/15 更新 辞書データをgithubに上げたことを追記 2016/11/15 更新 416作品追加 タイトルや読み仮名の修正 最強のアニメ辞書 次の文章には誤りがある。 今期で一番おもしろいスポーツアニメは『競女!!!!!!!』である。 わかっただろうか。 正解は「"!"の数が1つ足りない」だ。 このようにアニメのタイトルというものは、正しく入力するのが難しいものもある。それは『競女!!!!!!!!』のように数を間違えやすいものや、『侍霊演武：将星乱』のように読みが分かりにくい*1もの、あるいは『魔法少女なんてもういいですから。』
開発メモ: Kindle用のフリーの英和辞書を作った
WordNetのデータを使って、Kindleで利用できるフリーの英和辞書を作ってみた。ここで言うフリーとは、無料かつ誰かに特別な許可をとることなく再配布したり改変したりできるということである。 ダウンロード 以下にデータを置いておく。これをUSB経由かネット経由でKindleに転送すれば辞書として利用できるようになる。 wordnet-ja.prc 背景 ここのところ、EngHelperプロジェクトで英辞郎を使ったKindle用辞書を作っていたのだが、ライセンスの制約上、生成したデータの再配布はできない。手前味噌ながら、EngHelperの辞書の使い勝手はかなり良いのだが、より手軽にKindle上で英和辞書を試したいという人達のために再配布可能な辞書を作ろうと思い立った。で、WordNet日本語版を使うとそこそこうまくできそうな気がしたので、実際やってみた。 WordNetはプリンストン大
dictionary of evaluative expressions
Last modified: 2006.07.29 02:24:34 JST 評価値表現辞書のダウンロード 2006年7月現在，辞書の規模は約5,200表現です． 品詞付き辞書 (evaldic_ver1.01+POS.tgz) 品詞なし辞書 (evaldic_ver1.01.tgz) 両方 (evaldic_ver1.01_b.tgz) 間違い，質問，コメントなどは nozomi-k AT syncha.org までお願いいたします．
日本語評価極性辞書
2. 日本語評価極性辞書（名詞編） 評価極性を持つ（複合）名詞，約8千5百表現に対して評価極性情報を付与した，人手によるチェック済みのデータ．名詞の評価極性は概ね以下の基準に従う（東山, 2008）． 〜である・になる（評価・感情）主観 「○○が〜である・〜になる」ことは，○○をP/Nと評価しているか？ ポジティブ：誠実，安寧，親切，中立，名手，英雄，第一人者，幸せ ネガティブ：弱気，鬱 〜である・になる（状態）客観 「〜（という状態）になる」ことは良いことか悪いことか？ ポジティブ： ネガティブ：ガン 〜い（評価・感情）主観 「〜い」は良いか悪いか？ ポジティブ：美しさ ネガティブ：弱さ 〜する（感情）主観 「〜する」は良い感情か，悪い感情か？ ポジティブ：感嘆 ネガティブ：失望 〜する（出来事） 「〜する」ことは嬉しいことか嫌なことか？ ポジティブ：
連想検索エンジン reflexa
連想検索エンジンreflexa（リフレクサ）はコトバとコトバのつながりを元に未知の情報を探索していくための連想検索エンジンです。連想検索ならではの楽しい検索体験をお楽しみ下さい。
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
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