目的 Objective

自然言語処理エンジンの GiNZA をPythonに依存せず、また複数台での処理やタンタイムプラットフォームに依存しない仕組みを作ることが目的です。JavaやC#などの環境からもGiNZAを利用できます。

Mecab, Cabocha と比較してセットアップも容易です。

インストール

pip install -U ginza ja_ginza
pip install -U ginza ja_ginza_electra

pip install git+https://github.com/oyahiroki/ginzaserver

ginzaserver 8888 0

一つ目のパラメータにはサーバーのポート番号、
二つ目のパラメータには利用するエンジンのオプションを指定します。

オプション0 : 実行速度重視モデル
pip install -U ginza ja-ginza
オプション1 : 解析精度重視モデル (メモリ容量16GB以上を推奨)
pip install -U ginza ja-ginza-electra

解析精度重視モデルの場合、手元での測定では２～４倍の処理時間になります。

以下のようなHTTP POSTまたはHTTP GETで利用できます。
処理対象テキストのサイズが大きくなる場合はPOSTを利用してください。

POST

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d "{'text':'今日はいい天気です'}" http://localhost:8888/

GET

curl http://127.0.0.1:8080/?text=%E3%81%93%E3%82%8C%E3%81%AF%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82

GiNZAを直接Pythonで実行したときと同じJSONが返ります。

Java 向けには専用のJSONパーサーを準備中です。

中身がどんなものか心配な方はソースコードをご確認ください

以上