テキストに含まれた情報を有向グラフに変換する話（一）：可視化の章 - Qiita

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todesking 明朝体を使うとすごくサブカルっぽくなることがわかった

2018/06/20 リンク

hogeai 面白い。win環境だと色々苦戦中。

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mooz 面白い

nlp

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テキストに含まれた情報を有向グラフに変換する話（一）：可視化の章 - Qiita

こんにちは。理系大学院で修業中のスーパーケロケロです。趣味で自然言語解析（NLP）の勉強をしています... こんにちは。理系大学院で修業中のスーパーケロケロです。趣味で自然言語解析（NLP）の勉強をしています。最近、テキストに含まれた情報を有向グラフに変換するPythonライブラリーnaruhodoを作ったので、ライブラリーの紹介も兼ねて、テキストを有向グラフに変換する話を少ししてみたいと思います。 naruhodoのGithubリポジトリはこちら、最新バージョンはです。自然言語解析の流れ自然言語解析を料理に例えれば、入力されたテキストは収穫待ちのコムギのようで、そのままでは使えない。このコムギを形態素解析で脱殻し（形態素単位で分離）、さらに词类（Part-Of-Speech）や依存構造解析で小麦粉にしてから（文法情報の付与）、ようやくパンのような美味しい食べ物が作れる（実際の応用）。テキストが処理されるごとに、使える情報が増えて、応用の幅が広げるわけです。文＝＞木、文章＝＞有向グラフ

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techtech05212024/02/06
lanius2019/09/29
Taniken2018/06/20
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tadyjp2018/06/20
turuhashi2018/06/20
hogeai2018/06/20
knok2018/06/20
alcus2018/06/20
kjw_junichi2018/06/20
dieth2018/06/20
tkos-rg2018/06/20
factory_ay2018/06/20
Makots2018/06/20

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