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ライブラリ:ginza [2022/04/29 15:22] – ↷ 移動操作に合わせてリンクを書き換えました。 adminライブラリ:ginza [2023/10/03 18:03] (現在) – admin
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 オープンソース日本語自然言語処理[[:ライブラリ:]]。インストールが簡単、高速・高精度、[[構文解析:ud]]対応。最先端の機械学習技術を取り入れた自然言語処理ライブラリ[[ライブラリ:spacy]]をフレームワークとして利用しています。 オープンソース日本語自然言語処理[[:ライブラリ:]]。インストールが簡単、高速・高精度、[[構文解析:ud]]対応。最先端の機械学習技術を取り入れた自然言語処理ライブラリ[[ライブラリ:spacy]]をフレームワークとして利用しています。
  
-==== Google Colab上でちょっと使ってみる ==== +  * [[ライブラリ:ginza:google_colab_で_ginza_を使_っ_てみる|Google ColabでGiNZAを使ってみる]]
-=== 準備 === +
- +
-  !pip install -U ginza        # GiNZAのインストール +
-  import pkg_resources, imp    # おまじない +
-  imp.reload(pkg_resources)    # おまじない +
-  import spacy                 # SpaCy +
-  nlp = spacy.load('ja_ginza') # GiNZA +
-  from spacy import displacy   # 構文解析結果の表示 +
- +
-=== 形態素解析 === +
- +
-  doc = nlp('解析したいテキストをここに入力する。') +
-  for sent in doc.sents: +
-  　　for token in sent: +
-    　print(token.i, token.orth_, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_, token.head.i) +
- +
-=== 固有表現認識 === +
- +
-  doc = nlp('小林は７月に新潟の三越で2０キロの柴犬に噛まれたらしい。') +
-  displacy.render(doc, style="ent", jupyter=True) +
- +
-=== 構文解析 === +
- +
-  doc = nlp('少女の古いアパートが壊されかけた') +
-  displacy.render(doc, style='dep', jupyter=True, options={'distance': 100}) +
- +
-=== 単語の類似度を計算 === +
- +
-  tokens = nlp('学校 大学 バナナ') +
-  for t1 in tokens: +
-      for t2 in tokens: +
-      if t1 == t2: +
-        break +
-      print('{} と {} の類似度：{:.2}'.format(t1, t2, t1.similarity(t2))) +
- +
-=== 文の類似度を計算 === +
- +
-  doc1 = nlp('個人事業は昼寝ができるのが最大の特権だ。') +
-  doc2 = nlp('少しぐらい寒くても毎日散歩はしたほうがいい。') +
-  doc3 = nlp('今年になってから東京に出張していない。') +
-  for d1 in (doc1, doc2, doc3): +
-      for d2 in (doc1, doc2, doc3): +
-        if d1 == d2: +
-        break +
-      print('「{}」と「{}」の類似度：{:.2}'.format(d1, d2, d1.similarity(d2))) +
  
 === 記事 === === 記事 ===
 +  * 2022-12-08 | [[https://dev.classmethod.jp/articles/try-parsing-using-ginza/|日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」で構文解析をやってみた]]
 +  * 2022-09-16 | [[https://qiita.com/Mizuiro__sakura/items/892e25c0fbba3fb7cb70|GiNZA入門１（導入）（基本的な使い方マスターを目指す方向け）]]
 +  * 2022-09-16 | [[https://qiita.com/Mizuiro__sakura/items/03c689ce534f92ab5afc|GiNZA入門3（基本操作編2、チャットボット作成編）（基本的な使い方マスターを目指す方向け）]]
 +  * 2022-08-09 | [[https://tech.excite.co.jp/entry/2022/08/09/153626|GiNZAを使って形態素解析して遊んで見る]]
 +  * 2022-07-31 | [[https://zenn.dev/robes/articles/7ee135605bdb8e|【自然言語処理】GoogleColaboratoryでGiNZAがロードできない時の解決策]]
 +  * 2022-07-22 | [[https://qiita.com/munepi0713/items/5666276082c35f2428ea|GiNZA で形態素解析やってみた（インストールで少しだけハマった）]]
 +  * 2022-07-11 | [[https://qiita.com/BUU-SAN/items/a511981df820e07e015b|【Python】GiNZA: 日本語自然言語処理オープンソースライブラリ]]
 +  * 2022-05-15 | [[https://zenn.dev/akimen/articles/d09291881affa9|自然言語処理 -spaCy & GiNZA-]]
 +  * 2022-03-29 | [[https://zenn.dev/hyga2c/articles/ginza5_largetext|GiNZA 5 (=SudachiPy >= 0.6)で49149 bytes以上のテキストをTokenizeする]]
   * 2022-02-28 | [[https://zenn.dev/kwashizzz/articles/nlp-ginza-set-user-conf|spaCy/GiNZAの形態素解析処理 Sudachiの設定ファイルを変更する方法]]   * 2022-02-28 | [[https://zenn.dev/kwashizzz/articles/nlp-ginza-set-user-conf|spaCy/GiNZAの形態素解析処理 Sudachiの設定ファイルを変更する方法]]
   * 2022-02-27 | [[https://zenn.dev/kwashizzz/articles/nlp-sudachi-user-dic|spaCy/GiNZAの形態素解析処理 Sudachiにユーザ定義辞書を追加する方法]]   * 2022-02-27 | [[https://zenn.dev/kwashizzz/articles/nlp-sudachi-user-dic|spaCy/GiNZAの形態素解析処理 Sudachiにユーザ定義辞書を追加する方法]]
(感想・要望・情報提供)　
.gz · 最終更新: 2022/04/29 15:22 by admin

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