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ダジャレを判定ã™ã‚‹ - Stimulator
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MeCabã¸Wikipediaã®è¾žæ›¸ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹æ–¹æ³•
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最先端自然言語処ç†ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã®æœ€é©ãªé¸æŠžã¨æœ‰ç”¨ãªåˆ©ç”¨æ–¹æ³• / pycon-jp-2020
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2019年末版 å½¢æ…‹ç´ è§£æžå™¨ã®æ¯”較 - Qiita
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トークナイザをã„ã„æ„Ÿã˜ã«åˆ‡ã‚Šæ›¿ãˆã‚‹ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリ konoha を作ã£ãŸ - Qiita
TL; DR æ–‡ã®ãƒˆãƒ¼ã‚¯ãƒ³åŒ–ã®ãŸã‚ã®ãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリã§ã‚ã‚‹ konoha ã®ç´¹ä»‹ã‚’ã—ã¾ã™ï¼Ž (æ—§ tiny_tokenizer) ↓ã¿ãŸã„ãªæ„Ÿã˜ã§ä½¿ãˆã¾ã™ï¼Žãªã«ã¨ãžã€œ from konoha import WordTokenizer sentence = '自然言語処ç†ã‚’勉強ã—ã¦ã„ã¾ã™' tokenizer = WordTokenizer('MeCab') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処ç†, ã‚’, 勉強, ã—, ã¦, ã„, ã¾ã™] tokenizer = WordTokenizer('Kytea') print(tokenizer.tokenize(sentence)) # -> [自然, 言語, 処ç†, ã‚’, 勉強, ã—, ã¦, ã„, ã¾, ã™] tokenizer = WordTokenizer('Sentencepie
MeCabã¸ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼è¾žæ›¸ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹æ–¹æ³•
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ナイーブベイズを使ã£ã¦1æ—¥ã§100万件ã®æŠ•ç¨¿ã‚’ジャンル分ã‘ã—ãŸè©± - AppBrew Tech Blog
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ã€Python】自然言語処ç†ã§ä½¿ã‚れるTF-IDFã¨å˜ç´”ベイズ分類器(Naive Bayes)ã«ã¤ã„ã¦ä½¿ã„ãªãŒã‚‰è§£èª¬ã™ã‚‹ - Qiita
Vagrant上ã®VMã¸ã®mecab-ipadic-neologdã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ãŒå¤±æ•—ã™ã‚‹æ™‚ - Qiita
CentOS 7ã«mecab-ipadic-NEologdを入れã¦å‹•ã‹ã™ã¾ã§ - Qiita
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