Juman++をサーバーモードで利用しよう - Qiita
この記事の内容 Juman++をサーバーモードで利用すると、はかどる話 形態素解析を簡単に実行するPythonパッケージでJuman++を利用可能にした話 Juman++とは？ Juman++とは京大・黒橋研究室で開発された形態素解析器です。 「それ、Mecabと何が違うん？」と言う点ですが、Juman++では「RNN（いわゆるディープラーニング系のやつ）言語モデルを利用している」点が異なります。 Qiitaでも紹介記事が徐々に増えつつあり、今後の普及が楽しみです。 新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話 複数の形態素解析器を見比べる Juman++のちょっと気になる点 依存ライブラリを新しくしないといけない。特にgcc周り 遅い 依存ライブラリ問題は、gccを更新して、他のコード郡が動かなくなるかもしれない・・・という懸念はあ
新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話
JUMAN++は最近黒橋・河原研究室から発表された、JUMANの後継となる形態素解析器です。 これまでの形態素解析器と比べて違うのは、RNN言語モデルを用いて意味的自然さを考慮する、ニューラルネットワークを利用した形態素解析器となっている点です。 速度や語彙等の課題はあるものの、解析能力自体はMeCab以上なので、導入方法と共に触ってみた所感を述べてみます。 導入方法 前提 OS X Yosemite 10.10.5 VirtualBox 5.1.6 Vagrant 1.8.6 インストール vagrant boxは bento/ubuntu-16.04を使用します。 推奨はCentOSですが、自分の環境ではCentOSではビルドに失敗しました。 また、OSはubuntu16.04でもboxによっては上手くインストールすることができないため、bentoのboxがおすすめです。 $ vagr
JUMAN++ - LANGUAGE MEDIA PROCESSING LAB
日本語形態素解析システム Juman++ † Juman++は言語モデルを利用した高性能な形態素解析システムです．言語モデルとして Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) を用いることにより，単語の並びの意味的な自然さを考慮した解析を行います．それにより JUMAN，MeCab に比べ大きく性能が向上しています．文法・辞書・出力フォーマット等は JUMAN から引き継いだものを利用しています．本システムは CREST「知識に基づく構造的言語処理の確立と知識インフラの構築」の支援により開発されました． ↑ 使用方法 † たとえば，次のようなテキストを入力すると， % cat sample.txt 外国人参政権 私もあさって日曜最終日 以下の解析結果が得られます． % cat sample.txt | jumanpp 外国 がいこく 外国
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