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リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 | Recruit - リクルートグループ
リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 株式会社リクルートホールディングスの中間持ち株会社である株式会社リクルート（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下リクルート）は、このたび、当社のAI研究機関であるMegagon Labsより、国立国語研究所との共同研究成果の学習モデルを用いたPython（※1）向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」（ギンザ）を公開しました。 １．背景 自然言語処理技術は、検索エンジンや機械翻訳、対話システム、顧客の声分析など生活・ビジネスにおけるさまざまなシーンで利用されています。自然言語処理を行うには、言語ごとに異なる語彙や文法体系を保持する言語リソースが必要です。日本語テキストを解析するには、形態素解析（※2）や文節係り受け解析（※3）など複数の機能
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
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
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GitHub - google-research/bert: TensorFlow code and pre-trained models for BERT
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