spaCyで依存構造を出力する

今回は自然言語処理ライブラリであるspaCyを使い日本語の文章を解析し、その依存構造を出力するということをPythonでやってみたいと思います。

日本語の文章の依存構造を自力で出力することにより、spaCyによる依存構造の走査を把握することができます。
再帰的にトークンの子供を走査して、そのトークンの持つテキストを出力します。

今回は具体的には↓を見ていきます。

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spaCyとGiNZAで名詞を抽出する

私たちの話す言葉は「自然言語」と言いますが、これを計算機に処理させることを「自然言語処理」と言います。
自然言語処理を行うライブラリは沢山ありますが、今回はその中でもPythonのライブラリであるspaCyを使って見たいと思います。

今回はspaCyを使って日本語の文章から名詞を取り出してみます。
具体的にはspaCyについて↓を見ていきたいと思います。

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spaCyで「あなたの～は？」に答える

私たちが日常的に使う言語は「自然言語」と呼ばれています。
この自然言語を計算機的に処理するのが「自然言語処理」です。

PythonにはspaCy（スパイシー）という自然言語処理ライブラリがあり、これを使うと日本語も解析することができます。
今回はこのspaCyを使って、「あなたの～は？」に答えるAIモドキを作ってみたいと思います。

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UbuntuにJUMANをインストール

人間の話す言語を「自然言語」と言います。
この自然言語をコンピューターに理解させる処理が「自然言語処理」とよばれるものです。

自然言語処理はいくつかの工程に分かれて行われます。
そのうち最も基本的な処理が字句解析（形態素解析）です。

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CaboChaで感情分析を行う

私たちが話す言葉は「自然言語」と呼ばれます。
この自然言語をプログラム的に解析することを「自然言語処理」と言います。

自然言語処理は複数の工程に分かれていますが、その中の1つに構文解析という工程があります。
Pythonにはこの構文解析を行えるライブラリにCaboChaがありますが、今回はこのCaboChaを使って感情分析という自然言語処理を行ってみたいと思います。

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