形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog
概要 偶然５７５７７になっている文章を短歌としてつぶやく Twitter の bot を作りました。 フクロウが鳴くと明日は晴れるので洗濯物を干せという意味 #tanka ウィキペディア日本語版「フクロウ」より http://t.co/Dm1uHcQdzR— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 再帰的アルゴリズムが有効な問題として有名であり #tanka ウィキペディア日本語版「ハノイの塔」より http://t.co/vm2ZqwImKi— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 文章はウィキペディア日本語版を対象としました。 作り方 jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロード。 WP2TXT で上記を扱いやすい形式に変換。 このスクリプト で５７５７７になっている文を抽出。数時間かけて（遅い）
きまぐれ日記: MeCabがiPhone,OSXに載っていると言うのは止めようと思う
iPhoneのSDKの条項に変更が加わり、Flashのクロスコンパイルを含む 純正開発ツール以外で作成されたバイナリの配布が禁止となるようです。 世間でも散々言われていますが、この変更は正直とても残念です。 Apple的には「製品のクオリティーが保てないから」という理由だそうですが、 Windows版iTunesが意味もなくQuickTime入れたり、Windows非標準のUIを 使いまくっていて、お世辞にもクオリティーが高いとは言えないのを棚にあげて、 クオリティー云々と言い訳できるのでしょうか。アプリなんて所詮 玉石混淆。決めるのはユーザです。 MeCabは以前GPL/LGPLでした。Appleを含む複数の方からこのライセンスでは 使いにくいと言う指摘をうけ、前職の同僚と協議をしながらBSD/LGPL/GPL のトリプルライセンスにしたという経緯があります。結果としてこの変更は うまく
人工無能の作り方
書いた人 INA 人工無能とは？ 人間っぽく話すプログラムのこと。会話を理解しているというよりは、なんかそれっぽいことを話すだけのものが多い。 今回は「日本語のようなものを話す人工無能」を作ってみたので、その簡単な仕組みと工夫した点について少し書いてみることにする。 動機 うちのサークルのメンバーがよく集まってるチャット。とてもマニアックな どうしようもない 会話が繰り広げられているわけだが、ちょっと物足りない。 そうだ！ 萌キャラがいないじゃないか！ 「ないなら作ればいいじゃない？」 材料 MeCab 形態素解析エンジン 難しいことは知らなくても問題ない。 「私は変な人ではない」 ↓ 私 名詞,代名詞,一般,*,*,*,私,ワタシ,ワタシ は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 変 名詞,形容動詞語幹,*,*,*,*,変,ヘン,ヘン な 助動詞,*,*,*,特殊・ダ,体言接続,だ,
さくらの500円レンタルサーバで MeCab を使う
さくらの500円レンタルサーバで MeCab を使う 2008-11-15-1 [Tips][Programming][NLP] さくらの500円レンタルサーバで MeCab を使うための手順。 「MeCabをPerlから使う」[2006-02-25-4]を参考に。 MeCab は日本語形態素解析器です。 日本語文を単語に切り分けてくれます。 - MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer http://mecab.sourceforge.net/ ソースの入手は上記 URL から。 MeCab 本体のインストール まずは本体を入れなければ話になりません。 tar zxfv mecab-0.97.tar.gz cd mecab-0.97 ./configure --prefix=/home/USERNAME/op
MeCabで住所抽出 (OKILab.jp開発日記)
「MeCab 0.90 だけをつかって Auto Link」を参考に、MeCabを使って住所抽出してみます。 元データとして国土交通省国土計画局国土情報整備室の街区レベル位置参照情報を利用します。ダウンロードページから、今回は平成18年度版の大阪府全域のデータ(27000-05.1a.zip)をダウンロードしました。 $unzip 27000-05.1a.zip Archive: 27000-05.1a.zip Length Date Time Name -------- ---- ---- ---- 14907 04-10-07 16:07 md_27_2006.xml 24563015 06-11-07 21:01 27_2006.csv 3325 01-22-07 20:00 format_2006.html -------- ------- 24581247 3 files $he
MeCab: 単語の追加方法
$Id: dic.html 161 2008-02-03 09:58:46Z taku-ku $; 概要 辞書への単語追加には, 二つの方法があります. システム辞書への追加 ユーザ辞書への追加 システム辞書への追加 辞書更新が頻繁でないときや, 解析速度を落としたくない時は, 直接 システム辞書を変更するのがよいでしょう. mecab-ipadic があるディレクトリに移動 foo.csv というファイルを作成 (拡張子が .csv なら何でも可) foo.csv に単語を追加 辞書の再コンパイル + インストール % /usr/local/libexec/mecab/mecab-dict-index -f euc-jp -t euc-jp % su # make install -f charset: CSVの文字コード -t charset: バイナリ辞書の文字コード 例: u
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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