PyCon JP 2019 での発表スライドです。 GitHub: https://github.com/taishi-i/nagisa-tutorial-pycon2019
一応の基本機能がととのったので、できたてほやほやではありますが、Python製の形態素解析器 Janome を公開しました。 http://mocobeta.github.io/janome/ インストール方法や使い方は上記ページを見てください。 ソースコードはGithubにおいています: https://github.com/mocobeta/janome 【公開にいたった背景など】 日本語テキストを分析したりテキストマイニングする場合、まずは形態素解析から始めると思います。 Python の場合、そのためには MeCab をインストールして、mecab-ipadic をインストールして、mecab-python をインストールする、という手順を踏むことが多いと思うのですが、環境依存のところでハマって面倒な思いをしたり、サーバ構築の手間がかかったり、しますよね。なので、Pythonモジュ
Welcome to janome's documentation! (Japanese)¶ English Janome とは¶ Janome (蛇の目; ◉) は，Pure Python で書かれた，辞書内包の形態素解析器です。 依存ライブラリなしで簡単にインストールでき，アプリケーションに組み込みやすいシンプルな API を備える形態素解析ライブラリを目指しています。 内包辞書として mecab-ipadic-2.7.0-20070801 を使っています。なお，v0.3.8+ では新元号「令和」がシステム辞書に追加されています。 ソースコードリポジトリ¶ https://github.com/mocobeta/janome 気に入ったらリポジトリにも★つけていってください！ :) API リファレンス¶ https://mocobeta.github.io/janome/api/ 動
日本語の読み仮名を取得したいと思ったことはないだろうか？ 例えば、ファイル名を五十音順に並べたいような場合だ。デスクトップ用のユニバーサルWindowsプラットフォーム用のアプリ（以降、UWPアプリ）では、それが簡単に実現できるのだ。本稿では、「形態素解析」（後述）のAPIを使って日本語の読み仮名を取得する方法を解説する。なお、本稿のサンプルは「Windows Store app samples：MetroTips #118」からダウンロードできる。 事前準備 Windows 10デスクトップ用のUWPアプリを開発するには、以下の開発環境が必要である。本稿では、無償のVisual Studio Community 2015（およびVisual Studio Tools for Universal Windows Appsバージョン1.1）を使っている。 Windows 10*1 Visua
We provide a tokenizer, a part-of-speech tagger, hierarchical word clusters, and a dependency parser for tweets, along with annotated corpora and web-based annotation tools. Contributors: Archna Bhatia, Dipanjan Das, Chris Dyer, Jacob Eisenstein, Jeffrey Flanigan, Kevin Gimpel, Michael Heilman, Lingpeng Kong, Daniel Mills, Brendan O'Connor, Olutobi Owoputi, Nathan Schneider, Noah Smith, Swabha Swa
概要 Javaの比較的新しい形態素解析器、Kuromoji。 lucene-gosenやGomokuのように辞書内包で、jarを落とせばその場で利用でき、Unidicに対応していて、ソースがLuceneのtrunkにコミットされているという、何かと気になる特徴の持ち主。 複数のモードを持っているようで、Searchモードを使うと「日本経済新聞」を「日本 | 経済 | 新聞」のように検索で利用しやすい形にばらして解析してくれたり、Extendedモードを使うと未知語をuni-gramにしてくれたりもするらしい。 今日はそんなKuromojiさんの導入から簡易な使い方までをさらっと追いかけてみた。 導入 まずは下記ページからダウンロード。今回はkuromoji-0.7.5.tar.gzを利用。 Downloads - atilika/kuromoji https://github.com/at
node-kytea node-kytea は単語分割、品詞推定、読み推定を行うテキスト解析器 Kytea を Node.js から利用するための C++ Addon です。 What is KyTea? See http://www.phontron.com/kytea/index-ja.html. Usage var Kytea = require('kytea').Kytea; var path = '/path/to/model'; var kytea = new Kytea(path, { tagmax: 3 }, function(err){ if(err) throw err; kytea.getAllTags("これはテストです。", function(err,obj){ for(var i =0; i< obj.length;i++){ var word = obj[i]
概要 KyTeaのソースのわかち書きの部分だけ読んだ時に残したメモ書き。読み推定やtrain関連はまだ見ていない。憶測で書いてるとこが多々あるのでいろいろ間違ってそう。 文中に出てくる計算途中のスコアはKyTea同梱のモデルを使ったもの。 train関連のメモはこちら src/api/api-example.cpp わかりやすいところでapi-example.cppから読み始めてみる。このソースは名前の通り、APIを使う際のサンプルコードで、形態素解析をしてその結果を出力するだけの簡易な処理を実行している。 このソースでは、まず、Kyteaクラス（kytea.cpp）のインスタンスを生成している。Kyteaクラスには形態素解析とか学習とかを実行する部分のコードが書かれている。 次にKytea::readModelを呼び出してファイルからモデルをロードしている。 Kytea kytea; /
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lucene-gosenとは lucene-gosenとは、全文検索エンジンのLucene/Solr3.1及び4.0で動作する、日本語の形態素解析用のJavaライブラリで、ここで公開されています。なお、ここで扱うlucene-gosenのバージョンは1.0.1とします。 一般的に日本語を扱う場合には、英語のように空白で文章を単語に区切れない為、n文字ずつ格納するN-GramのCJKAnalyzer（Bi-Gram）や、形態素解析を用いるJapaneseAnalyzer（lucene-gosenに含まれる）を主に用います。それぞれメリットとデメリットがあって、N-Gramは検索もれが少ない分ノイズが多く、形態素解析を用いるとノイズは少なくなるが検索もれが多くなるという特徴があります。どちらも一長一短なので、日本語を扱う場合二つのAnalyzerを併用したりします。（例として、形態素解析を用い
先日、Lucene/Solrのbranch_3x(3.6)とtrunk(4.0)にコミットされた日本語向けのトークナイザ・トークンフィルタをご紹介します。 LuceneのJIRAのチケット LUCENE-3305 にて、日本語形態素解析器Kuromojiが導入されました。 これにより、日本語ドキュメントに対して形態素解析に基づく単語分割が可能になります。 従来、Lucene/Solrで日本語対応をする場合は、lucene-gosenやSenを使用する方法などをとってきましたが、今回の対応であらかじめLucene/Solrに組み込まれたものを使用するということが可能になります。 また一方で、LUCENE-2906にて、CJK文字に関するトークンフィルタも追加されました。 本記事では、これらのトークナイザ・トークンフィルタに関して、2012/2/23時点のソースに基づいて調査したものを解説いた
Taku Kudo @taku910 点予測による単語分割が分野適応に便利なことは理解できるが、Juman/MeCabといった最小コスト法のものに、単語を追加する方法と本質的にどう違うのだろうか。語彙の追加以上にユーザの負荷が軽減するのか直感的にはわからない。 2011-11-24 16:39:55 Taku Kudo @taku910 例えば、「なう」を文末っぽいところ*だけ*終助詞にしたければ、MeCabなら単語登録で済む。点予測の場合は、前方の品詞が分からないので、終助詞以外の「なう」と区別するにはそれなりの量の文脈をアノテートしないといけない。 2011-11-24 16:44:59 Graham Neubig @neubig @taku910 確かに気になりますね。日本語には普遍的な品詞分布があれば、新しい単語に対応するためにこの未知語＋品詞の情報しか必要がないはずです。新しい分
English 京都テキスト解析ツールキット(KyTea、「キューティー」)は、日本語など、単語(または形態素)分割を必要とする言語のための一般的なテキスト解析器です。 特徴 ダウンロード・インストール プログラム仕様 解析：手法の詳細, 入出力の形式, API 学習：モデル学習, 入手可能なモデル KyTeaを使った分野適応 開発情報 特徴 KyTeaには以下の機能が揃っています： 単語分割：分かち書きされていないテキストを適当な単語または形態素に分割する。 読み推定・品詞推定：かな漢字変換や音声認識、音声生成のために単語の発音を推定することができ、品詞を推定することもできます。 線形SVMやロジスティック回帰などを用いてそれぞれの分割点や読みを個別に推定するため、部分的にアノテーションされたデータを利用してモデルを学習することも可能です。 分類器の学習にはLIBLINEARを使用してい
自作 Python ライブラリ cjholiday 日本の祝日を判定する jholiday.py の C エクステンション版です。 GitHub >>> import cjholiday >>> cjholiday.holiday_name(2020, 7, 24) 'スポーツの日' qreki.py 旧暦および六曜を算出します。オリジナルは QREKI.AWK です。 qreki.py ファイルのみで動作させることができます。しかし、 setup.py build を行って _qreki C エクステンションをビルドすることで、より高速の動作が可能となります。 GitHub 使用法 >>> from qreki import Kyureki >>> k = Kyureki.from_ymd(2009, 11, 27) >>> print k 2009年10月11日 >>> print k
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