形態素解析ツールの比較 (NLP2018) - Qiita
NLP2018のワークショップに行ってきたのですが、そこで聞いてきたことのうち、形態素解析ツールに関することを大雑把にまとめておきます。聞いたことをまとめることが目的なので、詳細は各ツールのWebサイトやgithubページへ行ってください。 間違っている部分、追加したい内容があればコメントでお願いします。 追記: 2018/04/02 nlp2018の発表資料が公開されました。 Juman++ (リンク) MeCab (リンク) KyTea (リンク) Unidic (リンク) https://sites.google.com/view/nlp2018ws/ NLP2018 形態素解析の今とこれから 趣旨: どういう手法・ツールをどのようなタスクに対して使うべきかを選べるように、各ツールの開発者の発表を基に比較してもらうこと。 さまざまな発表がありましたが、形態素解析ツールに焦点を当ててま
mikan.js : 機械学習なしで、日本語の単語の改行を処理するライブラリを書いた - Qiita
今朝方、はてなのホットエントリにBudou - 機械学習を用いた日本語改行問題へのソリューションという記事が上がっていました。 ざっくりとした説明をすると、「タイトル中の単語が途中で改行されるせいで読み見辛いのを、機械学習を使ってキーワードごとに分割することでなんとかした」という感じの内容です。 Budouというソリューション オリジナルのBudouは、GoogleクラウドAPIを用いて単語を分けるわけですが、これ毎回APIを叩かないといけないですし、叩き過ぎるとお金もかかってきます。 また、このライブラリはPythonで書かれていますので、RubyやPHP、Node.jsでは単純に導入という形で使うことはできません。GoogleクラウドAPIの設定も必要です。 分かち書きすることで改行をどうにかするというのは、とても良いアイディアですし、導入するだけで見た目も良く見えますので、上記の理由
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