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形態素解析に関するbongkuraのブックマーク (30)

  • GAE/J で GoSen を動かして形態素解析 | Altus-Five Labs


    Google App Engine Java のアプリを作ってみました。 ちょっと前に検索エンジンの開発に触れる機会があったので、今回の手習いは、形態素解析器を GAE/J で動かすことをテーマにしました。 まずは、下記ページに書かれている ﹁Eclipse を使用して︵または使用せずに︶App Engine Java プロジェクトを作成する方法﹂ にしたがって開発環境を作成します。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/java/gettingstarted/introduction.html そして、ひと通りチュートリアルを試して、開発環境に慣れてしまいます。 実は、最初はチュートリアルは試さないで、他に GAE/J を紹介している記事を参考にして、必要なことだけをやろうとしたんですけど、後から考えると、先にチュートリアルを通し

  • 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出

    形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ

    形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出

  • MeCabのコマンドライン引数一覧とその実行例 | mwSoft

    -r --rcfile 使用するリソースファイルを指定する リソースファイルとは、辞書ディレクトリに入っている「dicrc」ファイルを指します。 試しにシステム辞書の「dicrc」ファイルをコピーして、「dicrc2」というファイルを作り、その中の「; simple」の「EOS」を「eos」に書き換えます。するとこんな風になります。 // リソースを指定せずに実行 $ echo テスト | mecab -O simple テスト 名詞-サ変接続 EOS // リソースを改変したdic2に指定して実行 $ echo テスト | mecab -r dicrc2 -O simple -d /usr/local/lib/mecab/dic/naist-jdic テスト 名詞-サ変接続 eos 我が家の環境では、システム辞書ディレクトリをカレントディレクトリとした状態にするか、「-d」でシステム辞書

  • Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー


    適当な単語群を含む辞書があったとします。﹁京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある﹂*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に﹁京都﹂﹁高倉二条﹂﹁つけ麺﹂﹁店﹂という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで﹁共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)﹂などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
    Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー

  • TinySegmenterをiPhone（Objective-C）に移植してみました - Born Neet


    Objective-Cの勉強がてら、辞書いらずの簡易形態素解析︵分かち書き︶ソフト、 ﹁TinySegmenter﹂をObjective-Cに移植してみました。 ホントは人工無脳アプリを作ったタイミングでお披露目しようとしてましたが、 飽きた︵！︶のでライブラリとして先に公開しちゃいます。 tnantoka's TinySegmenter.m at master - GitHub 使い方は簡単です。 CocoaOnigurumaをプロジェクトに組み込んだ後、 TinySegmenter.hとTinySegmenter.mをClassesに放り込んで下さい。 あとは以下のようなコードで分ち書きができます。 #import "TinySegmenter.h" ‥ ‥ TinySegmenter* segmenter = [ [ TinySegmenter alloc ] init ]; NSA

  • TinySegmenterをPythonで書いてみた【Python】 - Programming Magic


    Google App Engineではpure-Pythonなライブラリしか使えないため、Google App Engineで形態素解析をする場合には、Yahoo!の形態素解析サービスに処理を投げているものが多い。そうなると当然、他のサービスに依存してしまうため、そのサービスが落ちたりすると困ったことになる。できれば自分で形態素解析をしたいのだが、自分で全て書くには手間がかかるし、MeCabやChasenなどはpure-Pythonなものではないため使えない。 そこで﹁TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア﹂のTinySegmenterをPythonで書いてみた。 ︵ちなみに、Perl版とRuby版は既にあった。︶ 使い方はsample.pyを見てもらえばわかるが、こんな感じ。 #!-*- coding:utf-8 -*- fr

  • 403 Forbidden

    ＼閉鎖予定のサイトも売れるかも？／ アクセスがないサイトもコンテンツ価値で売れる場合も… ドメインの有効期限を更新してサイト売却にトライしてみましょう

  • RSS を読み込んでランダムな文章を生成する

    RSS を読み込んでランダムな文章を生成する 2008-09-07-3 [Programming][NLP][IIR][WebAPI] 今日のIIR輪講[2008-09-07-2]の内容のフォローも兼ねて、ちょっとしたハックを紹介。 bigram language model に基づく、ランダム文生成を行います。 って、まあ、単純にある単語の次に現れる単語の分布を用いて、文章を生成していくだけですが。 以下、サンプルプログラムと実行例です。 サンプルコード rss-lm.pl #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; use XML::RSS; use LWP::Simple; use XML::Simple; use URI::Escape; use utf8; binmode STDOUT, ":utf8"; my $appid = "Yaho

    RSS を読み込んでランダムな文章を生成する

  • MeCab: Yet Another Japanese Dependency Structure Analyzer

    出力フォーマット $Id: format.html 161 2008-02-03 09:58:46Z taku-ku $; 概要 MeCab は, ChaSen と同様, 出力のフォーマットを比較的自由に再定義することができます. また, 設定ファイルにフォーマットを複数記述しておき, 実行時にそれらを 切り変えることが可能です. これは, MeCab 独自の機能です. 出力フォーマットの指定 以下の 3つ出力フォーマットを変更することができます. node: 1つの形態素を出力, デフォルトは空文字 unk: 1つの未知語形態素を出力, デフォルトは node と同一フォーマット bos: 形態素解析の結果に先だって出力 (header 的役割), デフォルトは空文字 eos: 形態素解析の結果の後に出力 (footer 的役割), デフォルトは "EOS\n" 明示的に指定されない場合

  • 構文解析が何に役立つのか


    思いがけずたくさんブックマークしていただいたので，この機会になんで構文解析なんかやるのかというお話を書こうと思います．おそらく，NLP界隈の人には何をいまさらと思われるかもしれませんが，それが本当に役立つかというとなかなか一筋縄では行きません．今回興味を持たれた方の多くはNLP分野外の方なんじゃないかな，と勝手に考えてますのでそのつもりで書きます． 構文解析というのは，文の構造を判別する処理のことで，NLP的には単語分割，品詞タグ付け︵いわゆる形態素解析︶のあとにくる処理です．ソフトウェアで言えばCabochaやKNPがこれにあたります．ここに大変わかり易いチュートリアルがありますｗ　例えば﹁値段の高いワイン﹂が，﹁値段のワイン﹂ではなくて，﹁値段の高い﹂﹁高いワイン﹂であることを認識する技術，と理解していただければ良いと思います．このように，文節間の係り関係を解析することを，係り受け解析

  • 人工無能を作ろう〜マルコフ連鎖(2接頭語と1接尾語の場合)


    すると、上記のようなテーブルが出来あがります。 マルコフ連鎖のアルゴリズムに当てはめる為に、とりあえず文章の出だしの﹁酢/鶏﹂を接頭語として選択します。 で、ここからがマルコフ連鎖のメインの部分です。 作成した参考テーブルから、接頭語が﹁酢/鶏﹂に当てはまるものを探し、そこから接尾語を選択します。 上記テーブルには﹁酢/鶏→は﹂しかありませんので、接尾語は﹁は﹂になります。 これで﹁酢鶏は﹂と言う文章がとりあえず出来ます。 同じように、前回の接頭語後ろの﹁鶏﹂と接尾語の﹁は﹂を組み合わせたもの﹁鶏/は﹂を新しい接頭語とし、参考テーブルから次に来る接尾語を探します。 すると﹁鶏/は→好き﹂と﹁鶏/は→嫌い﹂と言う二つの結果が見つかります。 何らかの方法(ランダムなど)でどちらかを選択します。 今回は﹁鶏/は→嫌い﹂を選択します。 すると﹁酢鶏は嫌い﹂と言う文章が出来ます。 同じ

  • Googleのページランクにも使われているマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にする「マルコフ連鎖ジェネレーター」

    かの有名な検索エンジン「Google」にはページランクという概念がありますが、そのページランクを支える理論の一つがこの「マルコフ連鎖」というもの。さまざまなジャンルに応用されていることでも有名で、人工知能ならぬ「人工無能（いわゆるチャットボット、会話ボットなど）」にも使われることがあります。 で、このマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にしてくれるのが「マルコフ連鎖ジェネレーター」というわけです。 詳細は以下から。 マルコフ連鎖ジェネレーター http://itog.sakura.ne.jp/markov/ 意味不明モードか要約モードのいずれかを選び、文章を貼り付けて「ジェネレート」をクリックするだけです 吉野家コピペの場合、こうなりました。 そんな事より１５０円だよ、ちょいと問いたいだけちゃうんです。女子供は、お前、１５０円やるから店員に来てあるんです。もう見てない、１５０

    Googleのページランクにも使われているマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にする「マルコフ連鎖ジェネレーター」

  • キーフレーズ抽出API の紹介


    ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blogこんにちは、日本語処理技術部の阿久津剛之です。 Yahoo!デベロッパーネットワークにて、キーフレーズ抽出APIを公開しましたので紹介します。 キーフレーズ抽出APIとは、与えられた文章から、その文章を特徴づける重要な部分︵キーフレーズ︶を抽出し、独自の算出方法により点数付けを行って返すAPIです。 例えば、﹁東京ミッドタウンから青山一丁目駅まで歩いて15分かかります﹂という文章をキーフレーズ抽出APIに与えると、 ﹁東京ミッドタウン﹂﹁青山一丁目駅﹂﹁15分﹂ という結果が返ってきます。 ここで、﹁青山一丁目駅﹂に注目してみましょう。 ﹁青山一丁目駅﹂は、日本語形態素解析APIを用いて解析すると、 青山 / 一 / 丁目 / 駅
    キーフレーズ抽出API の紹介

  • はてなダイアリーキーワードふりがなリストを公開しました - はてなダイアリー日記


    本日、キーワード名とふりがなが対になっている、はてなダイアリーキーワードふりがなリストを公開しました。ユーザー様が独自に作成されている辞書などで、名詞の読み仮名などでご活用いただくと便利かと思います。 以下のURLを右クリックでファイルに保存してご覧ください。 http://d.hatena.ne.jp/images/keyword/keywordlist_furigana.csv http://d.hatena.ne.jp/images/keyword/keywordlist_furigana_with_kid.csv (キーワードIDつき) ※タブ区切りの csv 形式、文字エンコードは EUC で改行コードはLFとなっております。 ※ファイルサイズが本日現在 4M 強ほどあります。ブラウザで開く際はご注意下さい。 このリストをは定期的に最新情報に更新しています。どうぞご利用下さ
    はてなダイアリーキーワードふりがなリストを公開しました - はてなダイアリー日記

  • 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
    MeCabの辞書にはてなキーワードを追加しよう - 不可視点

  • UniDic/近代文語UniDic - 総合


    近代文語UniDic ver.0.8 利用条件 † 近代文語UniDic ver.0.8 の著作権は，小木曽智信，小椋秀樹，近藤明日子 および The UniDic consortiumが保持する。 近代文語UniDic ver.0.8 を複製又は改変することは，個人的な利用に限り認める。 近代文語UniDic ver.0.8 及びこれを改変したものを再配布してはならない。 近代文語UniDic ver.0.8 を利用して行った研究等の成果を公表する場合は，近代文語UniDic ver.0.8 を利用したことを明記すること。 営利を目的として，近代文語UniDic ver.0.8 を利用する場合は，事前に著作権者と協議すること。 近代文語UniDic ver.0.8 を利用することによって，直接的・間接的に生じたいかなる損害についても，著作権者は賠償する責任を負わない。 本文書に定めのない

  • 形態素解析辞書 UniDic


    人気デベロッパー Play’N Goは、2017年にユニークなスロットを発売しました ムーンプリンセス. オンライン スロットゲーム ムーンプリンセス このゲームは、そのユニークなオプション、シンプルな操作性、アニメをモチーフにしたカラフルなグラフィックにより、瞬く間にプレイヤーから人気を集めました。 スロットマシンの ムーンプリンセス は、漫画﹃美少女戦士セーラームーン﹄のテーマを明らかにする。第1巻は1992年に発売され、現在も人気があります。を可能にします MoonPrincess は、長年にわたり最高のスロットのリストをリードし、プレイヤーに寛大な配当だけを提供し、ゲームプレイへの関心を保証します。 すべてのシンボルが雰囲気を強調する オンライン スロットゲーム ムーンプリンセス, 心地よいサウンドトラックがゲームプレイを引き立て、音楽をパーソナライズできるため、ユーザーはスロッ

  • 形態素周辺確率を用いた確率的単語分割コーパスの構築とその応用

    形態素周辺確率を用いた 確率的単語分割コーパスの構築とその応用 岡野原 大輔 † 工藤 拓 ‡ 森 信介 § † 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻 ‡Google Japan § 日本 IBM 東京基礎研究所 hillbig@is.s.u-tokyo.ac.jp, taku@google.com, mori@fw.ipsj.or.jp 1 概要 本稿では、入力テキストの基本単位への分割情報を曖 昧性を保ったままコンパクトに保持し、オンライン時に 適切な処理単位を求める手法を提案する．情報検索や文 書分類などにおいては、与えられたテキストを単語など 適切な処理単位に分割した上で扱う場合が多い．この時、 どのような分割が最適かはタスク依存であり決定できな いため、曖昧性を保ったまま分割情報を保持することが 望まれる．本稿では CRF を用いた形態素解析結果の周 辺確率を用いて各

  • Mooter 会社情報


    2001年 Mooter は創業者のリーゼル　ケイパー︵Liesl Capper︶により、オーストラリアの大学の小さな研究室から 生まれました。人が何かを知りたいときにその本質を理解すること、Mooter はそこから始めました。 Mooter は、ユーザーが検索結果を予測して検索するのではなく、ソフトウェアがユーザーを予測するという概念に基づき開発されて きた Mooter は、世界から評価を得るまでに至っています。 Mooter は英語の‘Moot’︵討論する︶に由来しており、ユーザーへ個々もっともふさわしい検索結果を提供する事を 目標としてきました。Mooter という名前は、ウェブ上で使用可能な膨大な量の情報を組織化し、有意義に情報分 類をして人を科学するという Mooter の使命を反映しています。

  • Ngram(N-gram)とは何か & 形態素解析との比較

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