頻出単語表示、わずか9KBのAI日本語単語分割ライブラリ「TinySegmenter」をESモジュール化
自由入力された文章をデータ化する形態素解析ですが、巨大な辞書が必要になったり次々登場する単語に対応することなどなかなか大変そうなイメージでしたが、機械学習を使った、単語分割するコンパクトな実装「TinySegmenter」を発見。ブラウザやDenoでいい感じに使えるESモジュール版にしてみました。 「頻出単語表示 by TinySegmenter」 文章を入れると、頻出単語順に並び替えて表示する、サンプルアプリ。このアプリでは、3文字以上を単語としています。一日一創ブログをコピペしてみるといい感じに！ プログラムで組み込む方法は簡単、ブラウザやDenoで下記コードを入れるだけ。 import { TinySegmenter } from "https://code4fukui.github.io/TinySegmenter/TinySegmenter.js"; const segs = T
GiNZA - Japanese NLP Library
Skip to the content. GiNZAの公開ページ What’s new! ja_ginza_bert_largeのβ版を公開中 cl-tohoku/bert-large-japanese-v2をベースモデルに採用 精度が大幅に向上（LAS=0.938, UAS=0.949, UPOS=0.983, ENE=0.708） CUDAに対応し8GB以上のRAMを搭載したGPU環境、または、M1・M2などApple Silicon環境の利用を推奨 GiNZA v5.1.3 spaCy v3.2 ~ v3.6に対応 GiNZA v5.1 spaCy v3.2とSudachi.rs(SudachiPy v0.6.2)に対応 バッチ解析処理をGPU環境で50〜60%・CPU環境で10〜40%高速化 ginzaコマンドの並列実行オプション(ginza -p {n_process}およびgi
学習済みword2vecモデルを調べてみた | hassaku's blog
日本語の自然言語処理で分散表現を使おうと思った場合、まず頭に浮かぶのはword2vecだと思います。 特に分散表現自体の精度とかには興味がなく、それを使った対話システムを作りたいだけだったりするのであれば、 データクレンジングや学習には結構時間もかかるので、学習済みの公開モデルを使わせていただくのが手っ取り早そうです。 (単語ベクトルの準備に手間取り、モチベーション低下に繋がる悪い例：対話システムを作りたい！【準備編１】) 調べてみると、よく出来ていそうな公開モデルを２つ見つけたので、その利用方法と気になるベクトル次元数と単語数を調べてみました。 なお、どちらもWikipedia日本語版を学習元にしているようです。 word2vecを使うには、以下のバージョンのgensimを利用します。 $ pip freeze | grep gensim gensim==1.0.0 白ヤギコーポレーショ
pixivコミック作品のタグが自動生成されるまでの軌跡 - pixiv inside
「pixivコミック・ノベル」チームのエンジニアの pawa です。 pixivコミックはWebやアプリで漫画を試し読みできるサービスです。私が一番好きな pixivコミック作品は「温泉卓球☆コンパニオンズ！」です。 2017年7月4日、pixivコミック（Web版）の作品ページにタグ機能が追加されました。 これらのタグは、作品説明文から自動的に抽出されたもので、コンピュータに計算させた「作品のキーワードとして妥当な順番」に並んでいます。 今回は、このタグ機能が生まれるまでの物語をご紹介します。 問題提起 pixivコミックに携わる者として、以前から、次の2点を問題だと感じていました。 特定のジャンル（たとえばスポーツ）の漫画を探すのが難しい 「あわせて読みたい」作品がなぜ「あわせて読みたい」のか分かりにくい 私は、社会人になってから、大好きなスポーツが共通する人とスポーツをすることの果て
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https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md
ジャストシステムの形態素解析技術