自然言語処理この記事は公開されてから1年以上経過しており、情報が古い可能性があります。日本語の折り返しが中途半端になってつらい!機械学習で改善するぞ!という話が過去にありました。Korean).それからしばらくして、いやいや機械学習じゃなくてもいいのでは?というものが出てきました。移植してみた次第です。移植する流れ元のコードを眺めて、同じような処理に書き換えていく簡単なおしごと。幸いにも、そこまで難しいロジックでは無いので、動作をみながら書き換えていきました。正規表現のあたりだけ、言語の違いでちょっと詰まったので、ドキュメントを見ながら動作を見ながら随時書き換えていくようなコツコツ作業でした。言語の書き換え、双方の言語について理解が深まるのでオススメです。自然言語処理この記事は公開されてから1年以上経過しており、情報が古い可能性があります。同様に「出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出」という論文で語られているのでスキップ。仕組み例として以下の連続する名詞が上がっているとして...。なってしまうという問題がある。専門用語は単名詞になることもあるだろう。仕組み例として以下の連続する名詞が上がっているとして...。書かれているけどこの数字がどうやって出てきたかわからんかった...。計算がもしかしたら違うかも。異なり、全ての文字列に対して下準備をする必要がないのと、数えることがメインなので計算量すくなく、データ量をどんどん増やすようなことをしてもお手軽に使えそうな気がする。論文中でもいい感じに取れるぜ!的なことが書いてあるので、もうちょっと実践的に?入れて様子を見ようかなあと思いましたとさ。自然言語処理この記事は公開されてから1年以上経過しており、情報が古い可能性があります。いうものに行き着いた。「出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出」という論文で語られている。東京大学学術機関リポジトリ関連サイト専門用語(キーワード)自動抽出システム”のページここで実際どうなるのよ、が試せるっぽいのと、ライブラリが配布されているので組み込むのもまあまあ容易に行けそう。名詞に対して、よくでる連続した名詞がスコア高くなるような仕組みでスコアを付けて、それをピックアップできるものだった。何かに特化した専門的なものを説明するようなコンテンツだとその節があると感じる。上位にピックアップされるんじゃないかな)というか、最初に重要語が~みたいな話を書いたけど、「重要とは何か?」という考え方、指標、スコアを設ければそれで重要ってキメになるんだろうな。いうものも提案されており、それはまた書く。自然言語処理この記事は公開されてから1年以上経過しており、情報が古い可能性があります。含めて、これらの比較は次の記事でやりたい」といいつつ、他のネタが挟まり、ようやくにして比較しました。Packagist非常に優秀。ぼくの作ったものが優秀という話ではなく、元々のロジックが優秀なんです。それと同様で日本語って難しいよね、という話お試しにはこちらのリポジトリをどうぞ。タグから読み取った言語名から、適切なストップワード辞書を選択しています。して決まったストップワードの一覧が、文字列にどれくらいあるかを確認して、本文かどうか?といった判断を進めているようです。ストップワードとはよく使われがちな単語のことで、自然言語処理の前処理として行なうことでデータ量を減らしたり、精度を上げたり出来ます。文字がある!こいつはコンテンツだ!」と簡単に出来るのですが、日本語の場合はそう簡単な話ではありません。日本語はスペース区切りではありませんし、前後にある文字によって、まったく異なる意味合いになったりもしますので、一概に辞書でドバーッと指定することは適切な処理でない可能性が高いです。するかというと分かち書きの出番なのですが、分かち書きも簡単なものではありません。それを利用して日本語対応するかというとちょっと違いそうだなあ、という気持ちです。出したプルリクは諦めてドバーッと処理する形ではありますが、日本語だけ特殊化せざるを得ないので、そうやってみて出してみたものの、なんだかなあと。いう実装になっていないだろうし...。そのほかのアプローチ方法DOM構造や、画面上の位置情報も利用するのはめっちゃ有効的だと思います。Qiita上記の記事の「まとめ」でも出てはいますが、機械学習して取るようにするのもよさそうです。自然言語処理この記事は公開されてから1年以上経過しており、情報が古い可能性があります。