この世のあらゆる(語気)検索システムがクソなので、もう形態素解析そのものを憎み始めている節がある。

返信先:@Kiratchi0328当て字対策するの難しそうよね…🤔 そんなに詳しくないけど 一回Mecab とかを使った 形態素解析、ひらがな変換処理してから センシティブな単語が含められてるかどうかを判断するとかで ある程度防げるかな…?🤔 知らんけど（？

魔法少女リリカルなのは形態素解析比較大会 qiita.com/SuperHotDogCat… #Qiita

js で形態素解析できるなら形態素（もしくはこれに準ずる単位）をキーにしてハッシュ引きつつルビふりなり縦中横するなりなんなりしたほうが良さそうだなと思いつつそれをスクラッチするのバカバカしい労力なのではという気もするなあ……

形態素解析とワードクラウドを動かしてみました。 pic.twitter.com/r5TgCi92QP

ドメインのパースと日本語形態素解析だとだいぶ事情は異なるからなあ

実は「ボットが言ったらOKな単語が、ユーザーが言ったらNG」って問題は、弊しりとりぼっとv0.1でも形態素解析で発生してて、v0.2で辞書を変えたタイミングで解消したはず… しかし大勢の人に使ってもらってレビューでけちょんけちょんに言われるのはたいへんだね🤖 ようやらんわ

「にじさんじ学校分け診断」 冒頭の「に」を前の単語に付いている助詞と勘違いして、 「じさんじ学校分け診断」 をトレンドにしてしまうポンコツなTwitter（現X）クンの形態素解析技術

返信先:@hitsumabushi_wk他1人誰かMeCabで形態素解析やった人いないかな。 マルコフ連鎖で文章を自動生成させたらPCからもwithoutされるのか試してみたい☺️

大喜利AIの回答面白いけど、AIがこれに至った経緯を考えると違う興味が湧いた お題を「What is the last digit of pi?」と解釈、すなわた形態素解析の困難な和文ではなく、英文でジョークを作るシステムなら、もしかしたら「pi」を"円周率"ではなく"PIアドレス"と解釈。WHOIS情報経由でgmailへ……？

返信先:@PSGOZMIKUこちらもなるほどです！テキスト音声合成だと形態素解析があるためかそういうUI多そうです。 ピッチ編集をノートにくっつけると表現していましたが、どちらかというとなんらかのノート郡のピッチを編集するニュアンスで捉えると良さそうに感じました。 ありがとうございます！！！！！

1キーに2〜3文字を割り当てて、特にシフトなしで何キーか入力した時に、それらの文字の全組み合わせから、N-gramと形態素解析を適用して、最も尤もらしい組み合わせを出力するプログラムを書いてます。

ChatGPTもどきの補足 ・処理は次のように役割を分割した。検索：GoogleSearch、回答：Sonnet、過去ログ要約&簡易形態素解析：Groq ・エラー対策が不十分でたまにスタックする ・ChatGPTならバックエンドでやる、LangChain的な処理をフロントエンドで行なってるので知ってる人にはすべて丸見え

MeCabでの形態素解析を はじめて実行しました パーサーなど知らない言葉もあり 学ぶことが まだまだあることに感謝です ちょっと 違う頭の使い方をしたので 脳に栄養補給中です #カフェ勉 #Python初心者 #データサイエンス pic.twitter.com/KIgeMhn92t

しりとりぼっとをアップデートしたよ (v0.2) ぼっとの知ってる言葉が増えました🤖✨ でも最初の読み込み時間が長くなっちゃった💦 詳しくいうと、読みを取得する形態素解析 (kuromoji.js) で、これまで IPADict を利用していたのを、SudachiDict に変更、それに合わせてボットの選ぶ言葉も変わったよ pic.twitter.com/FqbfotYjpZ

Result - 小説形態素解析CGI - E.N.Nach ennach.sakura.ne.jp/Morph/result.h… #小説形態素解析CGI

手順 1. スクレイピングで，税務署の入選作品一覧から各標語をとってくる 2. 単なる入選 = 0, 優秀賞 = 1 でコーディング 3. 標語を形態素解析 4. 「優秀賞 = 1」の確率を高める単語の組み合わせを明らかにする。（決定木とか）

大半の言語学習アプリというのは、「形態素解析」といって、文章を単語ごとに区切って動詞なのか助詞なのかを認識して、言語ごとの順番に並び替えているため、時々違和感が生じる。 人間が手作業で問題を作っているわけではないので、修正も難しい

返信先:@yayoi_mizuhaこれはまだ形態素解析→カウント→並べて描画に3日かかったというリハビリの図です トピックモデルの実装が進めばトピックごとに色分けされて役に立つはず

「リセット」されたかは知らないけど、ニューラルネットへの入力の前処理としてはサブワード分割が主流になったのは確か ただ、検索とかIMEあたりの形態素解析が必要なタスクはまだまだある

これ誇張すぎて、ほぼ嘘ですね。程度問題ではありますが、量子コンピュータの分野がお通夜ってことはないような。もっと大規模の「リセット」が起こった直近の例で見ても、ChatGPT（というかトークン化）で日本語NLPの形態素解析はリセットされた感じはありますが、NLP業界がお通夜にはなってないです

返信先:@funasaxそうなんだ NLP，情報保障のアレコレに使えそうだなーっておもった 修正とかね BlowWordsとか，形態素解析して名詞だけ取り出してるし，なんかデモで見せたら面白そう blowwords.replit.app

wikipediaを形態素解析して57577抽出する偶然短歌、まだbotあった〜。これはいいbotです。

形態素解析して要素一つ一つに付けてみたいと思ったことはある

LLM使っていろいろやったけど、今のところは形態素解析エンジン+辞書で対応してます note.com/foodison/n/n1d…

返信先:@duelpira形態素解析してマルコフ連鎖で文章生成しても同じ文章ばかりできあがりそうです

Result - 小説形態素解析CGI - E.N.Nach ennach.sakura.ne.jp/Morph/result.h… #小説形態素解析CGI

きょうだいがしりとりぼっとで遊びながら、「『竜宮城』が『リュウミヤギ』になったよ」と報告してくれた… 形態素解析難しい🤖🐉✨

形態素解析、コーパスは京大のイメージあるわ

UniDic の matrix.def が大きすぎる問題、ふつう MeCab とかで形態素解析するときはちゃんとしたパソコンやサーバーサイドでやるからあまり問題にならないのかな

記事を投稿しました！ kuromoji.js + SudachiDict で形態素解析（辞書のビルド、IPADic・UniDic との比較） [JavaScript] on #Qiita qiita.com/piijey/items/2…

形態素解析辞書が @meilisearch のバイナリサイズの殆どを占めていたので、かなり小さくなるのではないかと思います。

最近の形態素解析器おすすめは？ (python環境で構築しやすい、早い、使いやすいもの。辞書拡張は今のところ考えてない。)

今日のクソデカ文庫は - 長い小説のチャプター分け実験 - 全文要約機能 - 登場人物抽出実験 - 形態素解析込みでOGP生成 - 新しい文体変換サービスとの相互リンクの仕組みづくり - リテイクと変換後のリビジョン機能 - 審査が降りないので、GoogleがやりがちなUIに使いづらく変更 です

返信先:@mikiito22コミュニティ検索機能には英語の形態素解析しか導入していないということなんですかねえ……

返信先:@Anthem0127他1人形態素解析優秀すぎだろ あなが囲まれてるわけですね

返信先:@zikilluuアルゴリズムが気になります🧐形態素解析だけでできちゃうんですね。しかも10年以上前だなんて同僚さんすごい！

産経ニュースの有名人の名前を使った詐欺に関する記事、ちょっと面白いのは「メタの広告ライブラリ」を使ってMeCab(日本語形態素解析システム)を使って解析していることと、Metaが似たようなことAIでできないってことはないよね？と指摘していること。

返信先:@yayoi_mizuha歌詞分析の前処理で形態素解析してカウントしただけでヘトヘトみたいな