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
#include <iostream> #include <jni.h> #include "Foo.h" JNIEXPORT void JNICALL Java_Foo_intSample (JNIEnv * env, jclass clazz) { jfieldID fid = env->GetStaticFieldID(clazz, "intField", "I"); int intField = env->GetStaticIntField(clazz, fid); env->SetStaticIntField(clazz, fid, intField+1); } JNIEXPORT jstring JNICALL Java_Foo_stringSample (JNIEnv * env, jobject obj, jstring str) { jclass clazz = env-
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