About Kuromoji Kuromoji is an open source Japanese morphological analyzer written in Java. Kuromoji has been donated to the Apache Software Foundation and provides the Japanese language support in Apache Lucene and Apache Solr 3.6 and 4.0 releases, but it can also be used separately. Downloading Download Apache Lucene or Apache Solr if you want to use Kuromoji with Lucene or Solr. See below for so
今年の初めくらいにメモして後でまとめようと思っていた話なんだけど、さっぱりまとめる暇が取れないまま放置されていたので、メモをそのままブログに貼っておく。 MeCab（辞書はNAIST）で遊んでいたら、スクエニが以下のように解析された。 echo スクエニ | mecab スクエニ 感動詞,*,*,*,*,*,* EOS 感動詞になっている。出来れば名詞が良いなぁと思う。 スクエニは未知語として判定されていると思われる。 未知語判定されているかどうかは、-F%Sすれば分かる。 1が出れば未知語、0は辞書にある語。 echo スクエニ魔法 | mecab -F"%m\t%s\n" スクエニ 1 魔法 0 EOS 未知語については「/usr/local/lib/mecab/dic/naist-jdic/unk.def」を見れば分かる。 KATAKANA,1358,1358,3869,名詞,一般,
Google App Engine Java のアプリを作ってみました。 ちょっと前に検索エンジンの開発に触れる機会があったので、今回の手習いは、形態素解析器を GAE/J で動かすことをテーマにしました。 まずは、下記ページに書かれている 「Eclipse を使用して（または使用せずに）App Engine Java プロジェクトを作成する方法」 にしたがって開発環境を作成します。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/java/gettingstarted/introduction.html そして、ひと通りチュートリアルを試して、開発環境に慣れてしまいます。 実は、最初はチュートリアルは試さないで、他に GAE/J を紹介している記事を参考にして、必要なことだけをやろうとしたんですけど、後から考えると、先にチュートリアルを通し
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
$Id: learn.html 161 2008-02-03 09:58:46Z taku-ku $; 概要 学習用コーパスからパラメータ(コスト値)を推定することができます. MeCab 自身は品詞体系に非依存な設計になっているため, 独自の品詞体系, 辞書, コーパスに基づく解析器を作成することができます. パラメータ推定には Conditinoal Random Fields (CRF) を使っています. 処理の流れ データフロー図は次のようになります. パラメータ推定には以下のサブタスクがあります. Seed辞書の準備 設定ファイルの準備 dicrc char.def unk.def rewrite.def feature.def 学習用コーパスの準備 学習用バイナリ辞書の作成 CRF パラメータの学習 配布用辞書の作成 解析用バイナリ辞書の作成 評価 それぞれ順に説明
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
ヤフーは6月18日、開発者向けサイト「Yahoo!デベロッパーネットワーク」において、日本語の文章を解析できるAPI「日本語形態素解析Webサービス」を公開した。 日本語形態素解析Webサービスは、ヤフーの日本語処理技術部がYahoo! JAPAN研究所と共同で開発を進めてきた形態素解析エンジン「Web MA」を社外の開発者向けにAPIとして公開するもの。このエンジンは、ヤフーのブログ検索や商品検索などのテキスト処理、ブログ検索の「評判検索機能」、「まとめ検索機能」などのテキストマイニング処理にも利用されている。 このAPIを利用することで、開発者は解析対象となる日本語の文章を形態素に分割し、品詞や読み、基本形を取得できるほか、対象となる文章に多く含まれている単語、その文章を構成する特徴的な単語などを把握することが可能だ。 また、すでに公開済みのAPIから取得したデータを解析することもでき
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人気デベロッパー Play’N Go は、2017年にユニークなスロットを発売しました ムーンプリンセス. オンライン スロットゲーム ムーンプリンセス このゲームは、そのユニークなオプション、シンプルな操作性、アニメをモチーフにしたカラフルなグラフィックにより、瞬く間にプレイヤーから人気を集めました。 スロットマシンの ムーンプリンセス は、漫画『美少女戦士セーラームーン』のテーマを明らかにする。第1巻は1992年に発売され、現在も人気があります。を可能にします MoonPrincess は、長年にわたり最高のスロットのリストをリードし、プレイヤーに寛大な配当だけを提供し、ゲームプレイへの関心を保証します。 すべてのシンボルが雰囲気を強調する オンライン スロットゲーム ムーンプリンセス, 心地よいサウンドトラックがゲームプレイを引き立て、音楽をパーソナライズできるため、ユーザーはスロッ
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