最近は、自然言語処理の案件にかかわることが多いです。ここでは、最近v2.0がリリースされたばかりのGiNZAを使ったNLPの1つを試してみます。様々な応用があります。最近だと、チャットボットなどが人気でしょうか。GiNZAspaCy*1はNLPライブラリの1つで、速度や品質が「Industrial-Strength」なことを謳っているライブラリです。構文解析やその可視化などが容易にできます。spaCy自体でも日本語は対応していますが、GiNZA*2はspaCyとSudachiPyを利用したUD対応の構文解析器です。利用者としては、単にspaCyを使うように使えます。*3は構文解析の表現方法として、構造表現やタグセットを言語横断*4で定義しようというなかなか野心的な試みです。GiNZAはUDに対応したライブラリです。係り受け解析としてはCaboChaが日本語処理では有名ですが、UDベースのライブラリでは、言語非依存の枠組みの中で固有表現抽出や文章分類といった機能を使うことができます。インストール2019/7/8にv2.0.0がリリースされました。インストールはpipで出来ます。上で動くサンプルで説明していきます。"https://github.com/megagonlabs/ginza/releases/download/latest/ginza-latest.tar.gz"上記を実行して、最後に以下のような出力が出れば、成功です。ja-ginza-2.1.0インストール後はランタイムを再起動する必要があると思います。下記のdocを作るところで解析が走ります。nlp('私は彼にアドバイスした。print('EOS')成功すれば、以下のような出力になります。4EOStag_の部分の出力はMeCabなどを使ったことがあれば、見たことがあるかもしれません。品詞情報が(中分類以下はハイフンで連結されて)格納されています。