Software Summary The Stanford NLP Group produces and maintains a variety of software projects. Stanford CoreNLP is our Java toolkit which provides a wide variety of NLP tools. Stanza is a new Python NLP library which includes a multilingual neural NLP pipeline and an interface for working with Stanford CoreNLP in Python. The GloVe site has our code and data for (distributed, real vector, neural) w
はじめに 自然言語は、一定の文明的背景を持つ人たちがコミュニケーションをとるために自然に発展してきた言語であり、それをコンピュータに処理させる一連の技術は自然言語処理（Natural Language Processing、略称：NLP）と呼ばれています。近年、流行のAI技術の中でも、コンピュータに自然言語を理解させる技術(いわゆるNatural Language Understanding、略称：NLU)は難易度の高い分野として知られています。 Stanford Parserを使ってみる 自然言語処理について どの自然言語処理でも大抵、形態素解析、構文解析、文脈解析、意味解析に分けられます。高理解度の文脈解析と意味解析の精度はまだ高くありませんが、形態素解析と構文解析は近年大学やAI研究機構の研究開発で高い精度の結果が得られています。今回、実際にアメリカのStanford大学が開発したS
山縣です。 今回は 自然言語処理ツールである Stanford CoreNLPについて書きたいと思います。 Stanford CoreNLPとは Stanford CoreNLP は自然言語処理ツールのひとつです。スタンフォード大学がオープンソース(GPL3) で公開しています。 英語、中国語など主要な言語をサポートしています。が残念ながら日本語は対応していません。 日本語以外の自然言語処理ツールについては先日、白木が Polyglot について記事を書いていましたが、こちらは Python 用です。私は Scala で書くことが多いので、Java/Scala で使えるものとして CoreNLP を使っています。 CoreNLP を使うには CLI として呼び出す方法、サーバとして起動して呼び出す方法、プログラムからライブラリとして使用する方法があります。 今回は CLI とサーバとして使
言語処理100本ノック 2015の挑戦記録です。環境はUbuntu 16.04 LTS ＋ Python 3.5.2 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)です。過去のノックの一覧はこちらからどうぞ。 第6章: 英語テキストの処理 英語のテキスト（nlp.txt）に対して，以下の処理を実行せよ． 58. タプルの抽出 Stanford Core NLPの係り受け解析の結果（collapsed-dependencies）に基づき，「主語 述語 目的語」の組をタブ区切り形式で出力せよ．ただし，主語，述語，目的語の定義は以下を参考にせよ． 述語: nsubj関係とdobj関係の子（dependant）を持つ単語 主語: 述語からnsubj関係にある子（dependent） 目的語: 述語からdobj関係にある子（dependent） 出来上がったコード： # coding: utf
自然言語処理ライブラリ「Stanford CoreNLP」を Python から使えるようにするためのインストール方法と，実際の使い方をまとめました． Stanford CoreNLP とは？ Stanford CoreNLPとは，英語をはじめとしたテキストの自然言語処理（NLP）用のライブラリです． 品詞タグ付け，固有表現抽出，構文解析など，NLP に一通りの機能を備えています． 英語の自然言語処理を行う場合はとりあえずこれを使っておけば間違いないと思います． なお，日本語には残念ながら対応していません． 詳細は公式サイトを参照して下さい（英語です）． CoreNLPはJavaで実装されているのですが，様々な言語から使えるラッパーが用意されています． Pythonから使いたい場合は「stanford_corenlp_pywrapper」というライブラリを使用します． 以下では，CoreN
UPDATE MARCH 2018: this code is obsolete, beyond the issue of version compatibility issues, because CoreNLP has an easy-to-use and well-documented server mode now (I think for a while?). Example of using it: https://gist.github.com/brendano/29d9dc619bd7e087b459e6027a52af89 The only possible advantage of this wrapper code is that it does process management for you under the python process, which mi
Stanford Corenlp (http://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/)は自然言語処理の汎用ツールで、品詞の特定、構文木・依存関係の決定、固有名詞解析、共参照の特定（例えば”This is my friend ,Asami.She is from U.S.”ならthis=my friend=she=Asamiの関係を特定）などをやってくれる。素人が使うツールとしては最強！であるがデフォルトで３GBのメモリをアロケートするので注意。 まず、pythonでラップする対象である元のjavaプログラムをダウンロード curl -L -O http://nlp.stanford.edu/software/stanford-corenlp-full-2014-08-27.zip アクセス制限のエラー出たら、sudoってください。 解凍(僕の場合は/usr/loc
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