MeCabを用いた形態素解析とコーパス比較による定量的な分析 (Morphological analysis using MeCab and quantitative analysis using corpus comparison)

このビジュアルはAIの創造力を駆使して生成しました。(This visual was created using the full potential of AI's creativity.)
目次

学習目標

  1. MeCabという形態素解析ツールを使えるようになること
    • 成果物: MeCabの基本的なインストールと動作確認ができる。
  2. MeCabをPythonでインストール・設定できること
    • 成果物: Python環境にMeCabをインストールし、基本的な設定ができる。
  3. Pythonを用いてMeCabの基本的な操作ができるようになること
    • 成果物: PythonコードでMeCabを用いた形態素解析が正しく実行できる。
  4. 形態素解析を活用して名詞を抽出・分析するプログラムを作成する
    • 成果物: 名詞(名詞-一般、名詞-サ変接続)を抽出し、頻出ランキングを生成するプログラムが完成する。
  5. 形態素解析を使わずにテキスト内の特定要素を集計するプログラムを作成する
    • 成果物: 総文字数、カタカナ語、2文字以上のアルファベット語をカウントするプログラムが完成する。
  6. コーパスAとコーパスBを比較するために、表形式で結果をまとめること
    • 成果物: 解析結果を表形式にまとめ、コーパスAとコーパスBの特徴を比較するレポートが作成できる。

使用するコーパス

コーパスA:ITパスポート 平成21年春期 問題1~20
コーパスB:ITパスポート 令和6年 問題1~20

推奨環境

Google Colaboratory (Google Colab)

  • 公式名称: Google Colaboratory
  • Googleが提供する無料のクラウドベースのJupyterノートブック環境で、Pythonコードの実行が可能。
  • MeCabのインストールや設定が簡単に行え、Pythonを使った形態素解析やデータ処理に適している。
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この記事を書いた人

GoodMorning!

デジタルの海原を冒険しながら、美食の宝を探し求める探検家です。テクノロジーの世界を舞台に、新しい発見を求めて、キーボードの海を横断。そして、実世界では、隅々まで足を運んで、舌鼓を打つ価値のある美味しいお店を見つけ出します。

私の使命は、小さなITの豆知識から始まり、心を満たすグルメスポットの紹介まで、あなたの日常にちょっとしたスパイスを加えること。画面の向こう側から、気軽に楽しめる話題を届けたいのです。ここでは、私が「これは!」と思った技術的な小話や、舌の記憶に残るような食べ物屋さんを紹介していきます。

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