Category: Python

2020年8月某日こんにちは。最近仕事にばっかり注力していたRockinWoolです。仕事辞めたいといつも思っているのに、それが人生の時間で一番大きな割合を占めているのがしょっちゅう許せないですよね。そういうわけで、前回の投稿から現在までの間で色々勉強のスタイルを模索して、結果としては出社前に一時間程度勉強してから出勤するのがアタマが冴えてベストという答えになりました。これを習慣付けて、パワーパーソンになるべく修練を積んでいこうと思ってます。 さて、今回は前回までの’Pythonで学ぶネットワーク’ではなく、最近にわかに話題らしいGinzaについてです。「まえがきで散々勉強勉強言って置きながら全然アンタの専門ちゃうやんけ」って言われそうですが、やりたかったんだもん。仕方ない。 Ginzaについては次のサイトに詳しく書いてあります。自然言語処理ライブラリGiNZAをインストールして簡単に動かすまでの手順 そもそも自分がGinzaについて知ったのは完全に偶然です。先週、自分の部署に初めてとなる後輩新入社員がやってきたので、最近興味あることを聞いてみたらIBMのWatsonって答えたんですよね（本当はこの回答は３番目くらいに飛び出した内容で、ドローンとかそういうやつのほうが興味ありそうでしたけど）それでWatsonに興味を持ったんですけど、WatosonはIBMの登録がいるとかなんとかで、なんか面倒だなあって思ってしまったんですよね。それで、来たようなやつで自由に使えそうなやつ無いかなあと思っていたらGinzaにたどり着いたってわけなんです。GinzaはMITライセンスらしいので安全ですね！（ライセンスについては全然知らない） それでは今回も実況しながら進めて行こうと思います。まず、Ginzaはpipしか対応していないっぽいので(conda install Ginzaってやったけどダメだった)新たにAnacondaの環境を作成することにします。詳しいことはこのページでも見れば良いと思います。環境名はGinzaを実行する用としてGinpyにしました。 一応、環境一覧をinfo -eで確認してから、Ginpyに移動します。 ではGinpyにGiNZAを入れていこうと思います。コマンドは以下の通りにしました。 とりあえず、これでGiNZA自体を入手することは成功したので、所有欲の半分は満たされました。次は支配欲を満たすために実際に使っていくことにします。 まずは形態素解析から。形態素解析は説明するよりも見るほうが早いと思うので説明は省きますが、高校時代にこれがあればもうちょっと国語に興味が持てたかなあと思います（多分そんなことは無い）適当な作業ディレクトリに移動して以下の流れでファイルを作って、コードを書いてみます。\ すると、上手く動きはするのですが、警告が！ ぱっと見、バージョンが新しいから危ないよ。コマンドを打って調整してね！って書いてありそう（適当）なので、コマンドを打ってみる…が全然ダメだし、もう普通に動いているから問題ないやってことで進めていきます（諦め） 先程のGintes1.pyを実行すると以下のような表示が出力されます。 ここで一言、すげえと出てしまいました。ワーカホリックとかも辞書登録されているのでしょうか？かなり正確に結果が出ていることがわかります。これらの関係は画面出力でより簡単に理解できるみたいです。 あと個人的に気になったのは２つの文章を見比べて類似度とやらを出してくれる機能。具体的に何をやっているのかは専門家ではないので知らなくていいかなあ。 上を実行すると結果は0.46384519507135974って表示されます。半分くらい似ている・・・らしいけど、なにが半分似ているって根拠なんだろう？文章の中の各言葉間の類似度を計算することもできるらしいです。 ここで問題発生。最初に作ったAnacondaの環境にはpandasが入ってなかったようなので、急遽conda install pandasで追加しました。最終的にはが出力されて単語ごとの類似度もわかります。すごいですねえ。