[前川2008])およびEコマースコーパスから訓練された中国および日本モデルにバンドルされています。デモデモページで楽天MAを試すことができます(このページの読み込みには時間がかかる場合があります)。Install楽天MAはJavaScriptライブラリであるため、インストールの必要はありません。//github.com/rakuten-nlp/rakutenma/archive/master.zipNode.jsがインストールされている場合は、次の方法でデモを実行できます。demo.js以下の使用例と同じです。packageまた、楽天MAをnpmパッケージとして使用することもできます。rakutenmaモデルファイルはnode_modules/rakutenma/ます。empty!console.log(rma.tokenize("彼は新しい仕事できっと成功するだろう。like?console.log(rma.tokenize("彼は新しい仕事できっと成功するだろう。browsers)HTMLの<head>に次のコードスニペットを含めます。}</script>分析と結果は次のようになります。RakutenMA.default_featset_ja;日本語)。)を使用することを忘れないでください。rma.tokenize(input)を使用して、入力を分析します。MAインスタンスを初期化します。hash_funcなど)。train_one(sent)メソッドにフィードします。(トレーニングコーパス全体を1回通過)後に十分に収束しますが、ステップ4を繰り返してパフォーマンスをさらに向上させることができます。(中国人用)およびscripts/train_ja.js独自のモデルをトレーニングする方法を示しAN参照例に(日本語)を。etc.)既存のモデルをロードし、楽天MAインスタンスを初期化します(上記の「バンドルされたモデルを使用した中国語/日本語の文の分析」を参照)。sentences程度です。)トレーニング文を1つずつtrain_one(sent)メソッドにtrain_one(sent)ます。sizeモデルのサイズは、機能ハッシュを適用した後でも、クライアント側の配布の問題になる可能性があります。2014]を参照)サイズ。ファイルを覚えている縮小さモデルバージョンAのメイクに:.またモデルの「シグマ」パートは、あなたはもはや再することができることを意味しない、訓練を受けたITを削除します-縮小したモデルをトレーニングします。必要に応じて、最初にモデルを再トレーニングしてから、モデルを縮小します。新しい新しいインスタンスRakutenMA作成model。(文字列)をトークン化し、トークン化された結果([トークン、PoSタグ]ペア)を返します。([トークン、PoSとタグ]ペア)。False)フラグです。楽天MAインスタンスのモデルをmodel設定します。"IOB2"と"SBIEO"がサポートされていますが、他のタグスキームを指定すると例外が発生します。分析に使用する機能テンプレートの配列(文字列)を指定します。日本語と中国語のデフォルト機能セットとして、それぞれRakutenMA.default_featset_jaとRakutenMA.default_featset_zhを使用できます。機能テンプレートの詳細については、以下を参照してください(「サポートされる機能テンプレート」)。f("A")が"type1"を返し、それ以外の場合は[]返す関数f返します。RakutenMA.create_hash_func(bit)呼び出すことで作成できます。http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.htmlに準拠している場合、楽天MAの配布、変更、および学術的/商業的使用が許可されます。environments。Chrome(ver。35.0.1916.153以降)Firefox(ver。16.0.2以降)Safari(バージョン6.1.5以降)Node.js(ver。利用規約に従う限り、詳細については上記の「利用規約」をご覧ください。Q.バグや分析エラーなどを見つけました。https://github.com/rakuten-nlp/rakutenma/issuesで課題を作成してください。コードを変更するとプルリクエストを作成できます。http://jasmine.github.io/を使用したテストスイートがあります。spec実行後にエラーが発生しない)プルリクエストを送信する前に、(必要に応じて)独自に作成します。mail.rakuten.comまでご連絡ください。)を使用しているかどうかを確認します。サポートされています。(ブラウザの場合)これを行うミニスクリプトscripts/convert_for_browser.jsあります。モデルトレーニングなどのためにNode.jsで作業し、ブラウザで使用するために変換することをお勧めします。featset配列でカスタマイズされた機能関数を指定すると、関数は2つの引数_tおよびiで呼び出されます。文字オブジェクトは、それぞれ文字と文字タイプである2つのプロパティcとtを持つオブジェクトです。これは基本的にテンプレートc0と同じです。ashi慶太、増子Soに感謝します。2014デモセッション、39〜43ページ、2014年。ことのは-BCCWJコーパスの編集。日本語の研究、4(1):82–95、2008.(英語の情報はこちらにあります。正確なソフト信頼加重学習。