utf8mb4_bin はバイナリレベルで文字を比較するため当然全て異なる結果となります。 utf8mb4_general_ci は比較的よく使われるCollationですが、半角アルファベットの大文字小文字の違いが同一視されるのが特徴です。 また絵文字の区別はされないのはよく「寿司ビール問題」として有名ですね。 utf8mb4_unicode_ci は「ア」「ｱ」が同一されるのは良いですが、「は」「ぱ」「ば」あたりが同一視されるなど、日本語を扱う上では正直使いにくいという印象です。 utf8mb4_unicode_520_ci は、utf8mb4_unicode_ci に対して絵文字が全て同一視されるのを無くしたCollationですが、utf8mb4_unicode_ciと同じく日本語には不向きです。 テーブルのデフォルト Collation MySQLではテーブルを作るときにCHAR
HuggingFace が提供している推論サーバ、text-embeddings-inference(以下TEI)は rust で書かれており、各種GPUアーキテクチャ対応の Docker コンテナも用意され、GPUアーキテクチャが FlashAttention-2 対応以降なら、推論速度も python の transformers ライブラリで動かすよりも約1.5~2倍弱の速さというかなりのパフォーマンスで、本番でのハイパフォーマンス推論サーバとして重宝している。 しかしながら、日本語環境での問題点の一つが rust ベースの FastTokenizer 動かせる、つまり tokenizer.json を用意しているモデルでないと利用できないことだ。日本語 transformer モデルの多くが、unidic や mecab といった python で動く形態素解析辞書・ライブラリを利
2023/09 時点で, LLM 用の主なトークナイザ(主には BPE(Byte Pair Encoding) であるが, sentencepiece. huggingface tokenizers は UNIGRAM なども対応)は以下の5つでしょうか. sentencepiece 一通りあり. protobuf を要求しつらみ 😢 tiktoken https://github.com/openai/tiktoken 高速(Rust 記述). BPE のみ? ただしトレーニング部分は無い https://github.com/openai/tiktoken/issues/25 llama.cpp https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/252 C++ 記述. sentencepiece 互換のモデルロード(UNIGRAM も OK)に対
背景 PyTorchでHugging Face Transformersを使って自然言語処理を行うとき，文章をモデルに入力するためにはまず単語単位に分かち書き (tokenize) しなければなりません． この前処理が思ったよりもやっかいなのです． 事前学習済みのモデルをTransformers公式から提供されているものから選んでしまえば，ここはあまり問題になりません．Transformers付属のtokenizerを使って一発で分かち書きできるからです． 実際，東北大からTransformersを通じて日本語BERT事前学習済みモデルが公開されて久しいので，日本語BERTモデルを使うのはだいぶ楽になりました． huggingface.co しかし，別の事前学習済みの日本語BERTモデルで，Transformersのプラットフォームに載っていないものはいくつか存在します． これらのモデルを
Juman++は自然言語処理を行うにあたって必要不可欠な処理である形態素解析を行うツールです。MeCabと比べると処理速度は約1/10となりますが、より高精度の解析が可能で表記揺れや口語表現にも比較的堅牢な解析ができる印象があります。 インストール方法 ソースコードをダウンロードして手元の環境でビルドする必要があります。 対応する環境のインストール方法を参照してください。 Debian系Linux # パッケージの更新&install sudo apt update sudo apt install -y cmake g++ wget xz-utils # ソースをダウンロード wget "https://github.com/ku-nlp/jumanpp/releases/download/v2.0.0-rc3/jumanpp-2.0.0-rc3.tar.xz" tar xvJf jum
import { useState, useEffect } from 'react' import reactLogo from './assets/react.svg' import viteLogo from '/vite.svg' import './App.css' import goya_core, { parse } from "goya-core/web/goya_core"; //インポート import goya_features, { get_features } from "goya-features/web/goya_features"; //インポート function App() { const [text, setText] = useState("") const [goya, setGoya] = useState([[]]) useEffect(()
UniDic の matrix.def のサイズが間違っていたので修正しました: 59G → 5.9G kuromoji.js （日本語形態素解析器 Kuromoji の JavaScript実装）と React でブラウザアプリを作っています。kuromoji.js はデフォルトでは IPADic (mecab-ipadic-20070801) を利用していますが、IPADic は現時点では更新が止まっており、辞書は新しいのがよい…… ということで、今回は UniDic 最新版（unidic-cwj-202302）を kuromoji.js 用にビルドして使ってみることにしました。 結果として、ブラウザアプリで UniDic 最新版を使って形態素解析を動かすことができました。 ただし、UniDic は IPADic に比べてデータ量が多いことに注意が必要です。パソコンのブラウザ（自分の
ホクソエムサポーターの白井です。 呪術廻戦をみて喜久福が食べたくなりました *1。 今回は形態素解析について深堀りしてみます。 日本語の自然言語処理において、形態素解析は必ずといっていいほど通る道です。 形態素解析を必要としないSentencePieceのような深層学習向けのtokenizerも出現していますが、品詞単位で分割する形態素解析が重要であることは変わりありません。 そんなこんなで、『実践・自然言語処理シリーズ2 形態素解析の理論と実装』 (以降「形態素解析本」と表記)を読んでいます。 リンク先の目次を見て分かるとおり、基礎の部分から実装まで説明されている本です。 今回は4章で紹介されている darts-clone を使って、精度は粗いが高速で分かち書きができる最長一致法で、どれぐらい分かち書きが可能かを検証します。 事前知識・辞書引き darts-cloneを使ってみる 単語辞
はじめに こんにちは。 aiチャットボットを作る時は自然言語処理（NLP）をする必要があります。 その自然言語処理には、形態素解析や構文解析、意味解析などの工程があります。 この記事では形態素解析も構文解析も出来るpyknpの使い方を解説します。 ※インストール方法はネットに載っている情報でお願いします。 pyknpとは pyknpとは、京都大学が作ったknpとjumanをpythonで使うためのライブラリです。 因みに、knpは構文解析をするためのもので、jumanは形態素解析をするためのものです。 しかし、knpはjumanに依存しているので、knpだけで形態素解析も構文解析も出来ます（多分、コマンドラインでは構文解析しか出来ないと思います） 以下ホームページなど。 形態素解析をする方法 まず、形態素解析をする方法から説明します。 pyknpで形態素解析をする方法は二つあり、一つ目はj
新語などに対応したNEologd＋Macabを使った形態素解析をHeroku上で行うことに成功したので軽量化手法とともにご紹介します。 手順だけ教えろって方は後半を見てください。 （どうせ来月には忘れている自分のためです） NEologdはHerokuで使えない 「mecab-ipadic-neologd」とはMacabを新語などに対応させた辞書のことで、例えば通常のMecab辞書だと「鬼滅の刃」は一つの固有名詞だと認識できません。 しかしNEologdを辞書として使うとことで固有名詞として形態素解析を行ってくれます。 $ mecab -d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd 小宮果穂 名詞,固有名詞,人名,一般,*,*,小宮果穂,コミヤカホ,コミヤカホ EOS 軽量化すればいい！ ネット上にある殆どの記事は「無
gibasaパッケージについて RMeCabみたいなことができる、gibasaというRパッケージを個人で開発しています。先日CRANに投稿できたので、2023年4月20日現在では、install.packages("gibasa")とするだけでもインストールできるようになっています。 モチベーションとしては、tidytext::unnest_tokensと同じような処理をMeCabを利用しつつできるようにしたいということで開発しています。また、とくに最近は、より簡単に利用をはじめられるようにしようと、すこしずつ改善を続けています。 開発の背景 RからMeCabを利用できるRパッケージとしては、すでにRMeCabがあります。徳島大学の石田基広先生が開発されているもので、わりと昔からあるパッケージです。 RMeCabは便利なパッケージですが、残念ながら、CRANには登録されていません。 技術的
はじめに Pythonではじめるテキストアナリティクス入門という本を読んで、spaCyとGiNZAで形態素解析や単語間の係り受け解析をやってみて、もう少しいろんなことをやってみたいと思いました。 各ツールの関係 spaCyは、Explosion AI社が開発しているオープンソースの自然言語処理ライブラリです。公式サイトのspaCy is designed specifically for production use and ... ということから製品への本格活用を想定して開発されています。 また、spaCyは、構文解析のための基本的な機能を持っており、spaCy単体で日本語の形態素解析や係り受け解析等を行うことができます。日本語だけではなく、多数の言語に対応していて、日本語用の解析モデルや英語用の解析モデルが付属しており、それらのモデルを切り替えて使用することで多数の言語に対応することが
Rust製の形態素解析ライブラリVibratoのご紹介です。MeCab互換で爆速のようです。Python版もあります。WASMのデモサイトもあります。 学術的な難しい話はできないので、興味のある方は開発者の方のページをご覧ください。 また比較も兼ねて、同じくRust製の形態素解析ライブラリのLinderaも紹介します。最後におまけでActix Webサーバに組み込み、APIとして形態素解析を提供する方法も説明します。 Vibrato 辞書ファイルのダウンロード 最初にVibrato専用の辞書ファイルをダウンロードします。コンパイル済みのものがありますのでこちらからダウンロードします。 辞書ファイルにはいろいろ種類があります。少し古いですがIPA+MeCabがサイズが7.5MBと一番小さくて使いやすいためこちらを使用します。ダウンロードしたら展開してください。この説明では$HOMEに展開しま
さだまさし 名詞-固有名詞-人名-一般 さだまさしの、主に詩の歌詞を対象に、簡単な品詞分解と、それを基にした簡単な分析を行ってみた、というのがこの記事の内容です。 個人的な最終的なゴールは、さだまさし風の歌詞を自動生成する bot (さだロボ) を作る事になりますが、その過程を週一でディアゴスティーニ的に（サダゴスティーニとかは節度のある大人なので言わない）書いていければと思います。 ついでに、その道すがら、ちょっとした解析・分析結果なども書いていきます。 道具の用意 解析するにあたっていくつか道具が必要なので、最初に、使用したツール群について簡単にお話します。 kuromoji kuromoji KuromojiはJavaで書かれているオープンソースの日本語形態素解析エンジンです。 Java で形態素解析を行いたい場合、昔は「Sen」などを使うことが多かったですが、atilika 社が
前書き たっくん（@takkkun）との会話 「MeCab の Ruby Binding、SWIG 使ってるから MeCab と密結合してて、手元とサーバで MeCab のバージョンが違う時にインストールするの面倒臭いんだよね」 「Natto gem 使えば良いじゃん」 「Natto gem 遅いんだよ」 前提条件 MeCab のバージョンは 0.996 を使用 ベンチマークは parse メソッド（mecab_parse_tostr 関数）のみを対象とする 何故 Natto gem が遅いのか調べた Natto::MeCab#parse メソッド内で、初期化時に作成された無名関数を呼んでること、ブロックがあった場合の処理の切り分けをしてること、ヘルパー経由でエンコーディングしてることがボトルネックになっていることが分かった ここの条件分岐やヘルパーメソッドの呼び出しをなくしハードコードし
前にこんなツイートをしたけどもうちょっとちゃんとメモっておく ゆるふわカジュアル勢()なので内容に間違ってる点があったら教えてくださると嬉しいです 勝手なイメージだと、MeCab →一番使われてる 。速い。辞書を弄くるのが簡単。いろいろ移植されてる。Juman→出力が詳しい。代表表記に正規化できる。KNPを使うときはこれ。KyTea→新しくていろいろ更新されてる。読みの推定ができる。部分的タグ付けによるドメイン適応ができる。— 無限猿(id:sucrose)@12月病 (@Scaled_Wurm) October 22, 2014 大雑把に言うと形態素解析では文章を単語+品詞の列に分解する いわゆる学校でならった文法とは違う文法を使っているので注意が必要 ただし形態素解析器によって品詞体系や辞書に載っている単語が異なる 形態素解析器では単語や品詞の列にコストが計算できるようになっていて、そ
RMeCabとは 形態素解析はMeCabでもできるが、RMeCabを用いると、より手軽にかつ多様な処理を実行することができる。RMeCabは、RでMeCabを呼び出すインタフェースである。Rはオープンソースのデータ解析/マイニング言語であり、以下からインストールできる。 http://www.r-project.org/ RMeCabは、予めMeCabがインストールしてあれば、zipをダウンロードして、RGuiから[パッケージ]＞[ローカルにあるzipファイルからのパッケージのインストール]を選択するだけで、インストールできる。 http://rmecab.jp/wiki/index.php?RMeCab 目的と手法 そこで、ここではRMeCabでディレクトリ中ファイルの単語の出現頻度のランキングを作成する。以下のスクリプトをRで実行する。歌詞のテキストファイルはLyrics Master
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