https://github.com/FLCLjp/iPhone-libmecab こちらに上げられている mecab を用いて形態素解析を行うサンプルアプリで、どういう結果がでるのか試してみました。 入力文1:ゴルフに行ってきた 入力文2:ゴルフ行ってきた うーん、微妙だ。。 キーワード抽出的な使い方ができればと思ったのですが、助詞を抜いただけで「ゴルフ行」となるのでは精度的に厳しいものがあります。 どっかパラメータいじって調整の余地はあるのか、他にも使えそうな情報がとれるのか、調べてみました。 こちらの本家のページによると、mecabから形態素解析結果として得られる mecab_node_t 構造体の中身は、以下のようになっています。 struct mecab_node_t *prev; // 一つ前の形態素へのポインタ struct mecab_node_t *next; // 一つ
Mac OS X Leopard の Spotlight に MeCab が使われているらしいという情報を聞いたので、実際に深追いしてみました。 いとも簡単に /usr/lib/libmecab* , /usr/include/mecab.h と /usr/lib/mecab/dic/apple/{ja,tc,sc} というディレクトリを発見しました。ts, sc は traditional/simplified Chinese (繁体字/簡体字) の略で、中国語の辞書だと推察されます。辞書のディレクトリはさらに dic/apple/ja/{LE,BE} という風に、エンディアンごとに分かれています。MeCabの辞書はエンディアン依存なので、こうするしかないのかもしれません。 さて、この辞書を使って、UTF8の文字列を流し込んでみたのですが、うまいこと解析してくれません。MeCabのバイナ
MeCabで形態素解析器を作りたい場合は以下の二つの言語リソースが必要です。 1. 辞書 (単語と品詞のペアの集合) 2. 入力文と、それに対応する正解出力ペア(正解データ) 現在公開している mecab-ipadic は、ipadicとRWCPコーパスという正解データを使っています。 ここから分かるとおり、少なくともMeCabを使う場合は、コスト値を丹念にチューニング するといった職人芸は要りません。形態素解析への入力文とそれに対応する(理想)出力 があればコスト値を機械学習的なアプローチで構築することができます。 さらに、正解データを人手で作る必要は必ずしもありません。 すなわち、Yahoo!の形態素解析器の出力結果を「擬似正解」とみなして MeCabの学習プログラムを走らせれば、Yahoo!の出力を高い精度で再現できる MeCab用辞書を作成することが原理的に可能です。 ふだんはあま
巷で話題のルー語変換．周りにこういうしゃべり方をする人がいるからかもしれませんが， 爆笑しました 中身は，MeCab -> EDICT -> Bilingual Emacspeak だそうです． 単純な単語置換なので，MeCab を汎用テキスト変換ツールとして利用すればまったく同じことが MeCab だけで実現できます． やってることは単純で, MeCab の辞書の品詞フィールドをルー語にした辞書を作るだけです．対象のルー語がない場合は単語そのものを品詞に設定します． 通常は 「入力文字列 -> 品詞列」 の変換が行われます．上記のような辞書を作ると，品詞の部分がすべてルー語に置き換わって 「入力文字列 -> ルー語文字列」の変換が実現されます． しかも単語のつながりやすさや，出現しやすさは上記のような辞書を作っても CSV カラムの 2,3,4 カラム目に残っているので， 原理的には M
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