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
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
ウノウラボ Unoh Labs: PHPとMecabでキーワード自動リンクを実装する
こんにちは、山下です。 今年もどうぞよろしくお願い致します。 Webサービスを開発していると、特定のキーワードを自動でURLリンクにする処理が必要になることがあると思います。今回は、このキーワード自動リンク機能を形態素解析ツールMecabを使ってPHPで実装する方法を紹介したいと思います。 説明に入る前に少し補足しておくと、Trieの実装であるDouble-Array処理だけ利用したいのであれば、MecabからDouble-Array処理の部分を切り出したDartsというライブラリがあります。しかし、なぜMecabを使うかというと、PerlだとDartsのバインディングが公開されているのですが、現時点でPHP版はありません。また、最近のLinuxディストリビューションでは、Mecabのパッケージが最初から用意されているため、より簡単に利用できると思ったからです。 それでは、順を追って説明
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
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きまぐれ日記: Yahoo!の形態素解析をMeCabで無理やり再現してみる
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
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