自然言語処理の餅屋

https://www.jnlp.org/

ユーザ用ツール

サイト用ツール

現在位置: 自然言語処理の餅屋 » ライブラリ » GiNZA
ライブラリ:ginza

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

両方とも前のリビジョン前のリビジョン
次のリビジョン		前のリビジョン
ライブラリ:ginza [2021/09/11 11:25] – adminライブラリ:ginza [2023/10/03 18:03] (現在) – admin
行 3: 行 3:
 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 +=== 記事 === 
-  import pkg_resources, imp    # おまじない +  * 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]] 
-  imp.reload(pkg_resources)    # おまじない +  * 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）]] 
-  import spacy                 # SpaCy +  * 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）]] 
-  nlp = spacy.load('ja_ginza') # GiNZA +  * 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]] 
-  from spacy import displacy   # 構文解析結果の表示 +  * 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）]] 
-=== 形態素解析 === +  * 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-]] 
-  doc = nlp('解析したいテキストをここに入力する。') +  * 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]] 
-  for sent in doc.sents: +  * 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]] 
-  　　for token in sent: +  * 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]] 
-    　print(token.i, token.orth_, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_, token.head.i) +  * 2021-12-11 | [[https://qiita.com/satto_sann/items/1a31d911710a790c99cc|【Python】GiNZA+SudachiPyを使ってテキスト内の品詞出現頻度を解析してみた]] 
- +  * 2021-11-05 | [[https://qiita.com/wf-yamaday/items/3ffdcc15a5878b279d61|spaCyとGiNZAを使った日本語自然言語処理]]
-=== 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))) +
- +
- +
-==== リンク ====+
   * 2021-08-25 | [[https://harukary7518.hatenablog.com/entry/2021/08/25/181910|Pythonで日本語テキストを解析する]]   * 2021-08-25 | [[https://harukary7518.hatenablog.com/entry/2021/08/25/181910|Pythonで日本語テキストを解析する]]
   * 2021-08-21 | [[https://heppoco.biz/skill/python%E3%81%A8%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%81%AEginza%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB|pythonと自然言語処理のGiNZAをインストール]]   * 2021-08-21 | [[https://heppoco.biz/skill/python%E3%81%A8%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%81%AEginza%E3%82%92%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB|pythonと自然言語処理のGiNZAをインストール]]
行 59: 行 26:
   * 2021-01-03 | [[https://qiita.com/chai31/items/0c942b503881da053bde|自然言語処理ライブラリGiNZAの解析結果を解りやすく表示してみた]]   * 2021-01-03 | [[https://qiita.com/chai31/items/0c942b503881da053bde|自然言語処理ライブラリGiNZAの解析結果を解りやすく表示してみた]]
   * 2020-12-16 | [[https://qiita.com/etnk/items/bda3f423434bd74d32df|Lambda+EFSで自然言語処理ライブラリ(GiNZA)使ってみる]]   * 2020-12-16 | [[https://qiita.com/etnk/items/bda3f423434bd74d32df|Lambda+EFSで自然言語処理ライブラリ(GiNZA)使ってみる]]
-  * 2020-10-10 | [[https://storage.googleapis.com/megagon-publications/GPU_Technology_Conference_2020/Japanese-Language-Analysis-by-GPU-Ready-Open-Source-NLP-Frameworks_Hiroshi-Matsuda.pdf|Japanese Language Analysis by GPU Ready Open Source NLP Frameworks]] - Hiroshi Matsuda, [[:universal_dependencies]], [[ライブラリ:spacy]], [[:stanza]] +  * 2020-10-10 | [[https://storage.googleapis.com/megagon-publications/GPU_Technology_Conference_2020/Japanese-Language-Analysis-by-GPU-Ready-Open-Source-NLP-Frameworks_Hiroshi-Matsuda.pdf|Japanese Language Analysis by GPU Ready Open Source NLP Frameworks]] - Hiroshi Matsuda, [[:universal_dependencies]], [[ライブラリ:spacy]], [[ライブラリ:stanza]] 
-  * 2020-09-27 | [[https://qiita.com/poyo46/items/7a4965455a8a2b2d2971|日本語NLPライブラリGiNZAのすゝめ]] - [[ライブラリ:spacy]], [[:文分割]], [[構文解析:top]], [[:自動要約]], [[:類似度]]+  * 2020-09-27 | [[https://qiita.com/poyo46/items/7a4965455a8a2b2d2971|日本語NLPライブラリGiNZAのすゝめ]] - [[ライブラリ:spacy]], [[生成:文分割]], [[構文解析:top]], [[:自動要約]], [[:類似度]]
   * 2020-07-07 | [[https://note.com/npaka/n/n5c3e4ca67956|GiNZA入門 (1) - 事始め]]   * 2020-07-07 | [[https://note.com/npaka/n/n5c3e4ca67956|GiNZA入門 (1) - 事始め]]
   * 2020-03-24 | [[https://qiita.com/yuto16/items/1fc1f2b79195a503c681|自然言語処理ライブラリGiNZAで固有表現抽出してみた]] - [[:固有表現認識]] - Qiita   * 2020-03-24 | [[https://qiita.com/yuto16/items/1fc1f2b79195a503c681|自然言語処理ライブラリGiNZAで固有表現抽出してみた]] - [[:固有表現認識]] - Qiita
(感想・要望・情報提供)　
.gz · 最終更新: 2021/09/11 11:25 by admin

ページ用ツール

(広告募集)