Pythonでのキーワード抽出実装
初出: 2007/6/27 更新: 2007/7/1 文章からキーワードを抽出するスクリプトをPythonモジュールとして実装しました。 分かち書きした上に、適切に複合語をつくり、さらに重要そうなものかどうかのスコアをつけます。 アルゴリズムは、以下のサイトを参考にしました。 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/ ここで紹介されている論文 * 中川裕志、森辰則、湯本紘彰: "出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, 2003年1月 http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/academic-res/jnlp10-1.pdf に掲載されているFLR法のみを実装しています。 実行結果サンプル たとえば、こんなページの本文をテキストフ
cmecab -- Mecab-Pyhton高速バインディング
cmecab -- Mecab-Python高速バインディング 初出: 2007/7/14 Status: alpha MecabのPythonバインディングの改良高速版です。 SWIGを使わず、Mecabの最低限の機能だけをPython-C APIで実装しました。 mecab-pythonバインディングの以下のメソッドを実装しています。 createTagger Tagger.parseToNode Nodeからのデータ取得（surface, feature, posid, char_type, statのみ) →もう少しくだけた紹介はこちら。 更新情報 →最新情報はこちらでどうぞ [2007/7/16] 多少性能改善。バージョン番号をつけました。0.1 [2007/7/15] 公開。 ベンチマーク結果 1.5kb程度の同一の短いテキストを10000回形態素解析した結果を取得す
extbody -- Blog&News本文領域抽出ツール
ダウンロード等 extbody-0.1.1.tar.gz(右クリックで保存） ライセンスは、Apacheライセンスv2.0なので自己責任でご利用ください。 （上記ファイルはMercurialリポジトリのcloneにもなっています。） 動作に必要な環境 Python2.5 feedparser chardet また、内部でppkfを使用しております。(extbodyに内蔵しております。） インストール feedparserと、chardetをインストールしておきます。 以上が準備できれば、extbodyも以下のコマンドでインストールできます。 % python setup.py install 使用法 ayu@~% python Python 2.5.1 (r251:54863, Jun 17 2007, 08:50:55) [GCC 4.0.1 (Apple Computer,
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