Pythonで始める形態素解析入門｜自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ

Pythonと形態素解析の基本知識

Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、形態素解析は自然言語処理の一つです。

形態素解析とは何か、その必要性と利用例

形態素解析とは、自然言語を単語や品詞などの形態素に分解し、それぞれの意味や文法的な役割を分析する処理です。

この処理は、テキストマイニングや機械翻訳、情報検索などの分野で利用されます。

Pythonで使用できる形態素解析ライブラリの紹介

Pythonで使用できる形態素解析ライブラリには、MeCabやJanomeなどがあります。

MeCabは高速で正確な解析ができ、Janomeは簡単に使えるという特徴があります。

形態素解析ライブラリのインストール方法と基本的な使い方

MeCabのインストール方法は以下の通りです。

!pip install mecab-python3

MeCabの基本的な使い方は以下の通りです。

import MeCab
text = "Pythonで始める形態素解析入門"
tagger = MeCab.Tagger("-Owakati")
result = tagger.parse(text)
print(result)

Janomeのインストール方法は以下の通りです。

!pip install janome

Janomeの基本的な使い方は以下の通りです。

from janome.tokenizer import Tokenizer
text = "Pythonで始める形態素解析入門"
t = Tokenizer()
result = t.tokenize(text, wakati=True)
print(result)

実践的な形態素解析の例（コード付き）

以下は、MeCabを使用してTwitterのツイートから名詞だけを抽出するプログラムです。

import MeCab
import tweepy
consumer_key = "Your Consumer Key"
consumer_secret = "Your Consumer Secret"
access_token = "Your Access Token"
access_token_secret = "Your Access Token Secret"
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)
text = ""
for tweet in tweepy.Cursor(api.user_timeline).items():
    text += tweet.text
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
result = tagger.parse(text)
for line in result.split("\n"):
    if "\t名詞" in line:
        print(line.split("\t")[0])