第4章: 形態素解析

neko.txt

# wget http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/data/neko.txt

MeCab

matplotlib
Gnuplot

##30. 形態素解析結果の読み込み
素人の言語処理100本ノック:30
https://qiita.com/segavvy/items/1f517e06aa3bc5fc2316

今日の作業記録 python error（言語処理100本ノック:30）未解決
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b8b542a93fc8d8949dc

##31. 動詞
素人の言語処理100本ノック:31
https://qiita.com/segavvy/items/e63d90c675dad7d8bb42

##32. 動詞の原形
素人の言語処理100本ノック:32
https://qiita.com/segavvy/items/64920712cc4b12e8ce51

##33. サ変名詞
素人の言語処理100本ノック:33
https://qiita.com/segavvy/items/229d0a672a866b3e09a1
##34. 「AのB」
素人の言語処理100本ノック:34
https://qiita.com/segavvy/items/92f1177b6f095eb686a8

35. 名詞の連接

##37. 頻度上位10語
素人の言語処理100本ノック:37
https://qiita.com/segavvy/items/72863888e51fabd79295

今日の作業記録 python error（言語処理100本ノック:37）未解決
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d68cc9f494c8a15f9de1

##38. ヒストグラム
素人の言語処理100本ノック:38
https://qiita.com/segavvy/items/c53c35827524f875ba2d

##39. Zipfの法則
素人の言語処理100本ノック:39
https://qiita.com/segavvy/items/e0a7994cc63c8be7380b

#参考資料(reference)

言語処理100本ノック 2015(python) 動作確認docker環境構築
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/abaf3fd0198f9f557243
言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い第1章: 準備運動 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06,07
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a
「Python 入門」の入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
６５歳からのプログラミング入門(2) 二日目
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f362fb801fd3132803
なぜdockerで機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤康毅著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤康毅著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
プログラミング言語教育のXYZ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞

ver. 0.01 20230526

ver. 0.01 初稿 20190123 午前
ver. 0.02 URL追記 20190123 夕

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