もともと
DaReCo
や
DaReCo Wikipedia
を構築するのに使っていた、
- Wikipedia内のワードを連想計算するエンジン
- Wikipediaのワードを辞書として利用しているMeCabの形態素解析
を、知人が使ってみたいというので、REST化し、ウエブAPIとしてみました．
■ MeCabによる形態素解析（Wikipediaを利用） ■
フレーズ（文字列）を入力とし、MeCabで形態素解析した結果を、フレーズ内での頻度とあわせて、JSON文字列で返します．
（詳細な出力形式はAPIのドキュメントをご参照ください）
MeCabの辞書にはIPA辞書などが利用できますが、（開発当時は）せいぜい数万語です．当然、最新のワードは入っていませんでしたので、Wikipediaのワードを追加辞書として利用しました．
これによって、１００万語以上をカバーしています．
MeCabによる形態素解析APIデモ
このデモはGETメソッドで取得できていますが、これはブラウザから出力を確認できるようにしたためです．実際はPOSTメソッドのみを受け付けます．またこのデモは「mecabで形態素解析する」というクエリーのみを受け付けます．
利用したい方はapi_keyを取得してください．
現在MA11用にapi_keyを「ma11」としてAPIを開放しています．
（ただし、AWSのmicro.t1をproxyサーバーとして利用していますので、レスポンスは激しく遅いです．ご了承ください）
以下MeCabの直接の出力
その２
■ 入力ワードの連想ワードを計算（Wikipediaを利用） ■
Wikipediaの記事タイトルと、その記事に含まれるワードを利用して、あるワード群に関する連想ワードを計算し結果を返すエンジンです．
具体的には
{
'艦これ': {'cnt': 1}, ---- ①
}
こういった形式のJSON文字列を入力し、これらから関連する連想ワードを重みつきで返します．（JSON形式の文字列）
{
'艦これ': {'cnt': 3.21},
'角川ゲームス': {'cnt': 1.23},
'DMM.com': {'cnt': 1.45},
'大日本帝国海軍': {'cnt': 0.34},
...
}
（この出力はサンプルです）
上記入力の例では入力するワードは1個しか指定していませんが、複数指定できます．
①の入力にはそのまま形態素解析の結果が使えます．
日本語Wikipediaの情報を利用していますので、およそ
100万記事 × 100万ワード（以上）
の、マトリックスで連想計算を行っています．
これらの計算ロジックを利用したのがDaReCo Wikipediaです．検索窓に入力されたフレーズを形態素解析し、それらから連想ワードを表示しています．
連想計算デモ
このデモはGETメソッドで取得できていますが、これはブラウザから出力を確認できるようにしたためです．実際はPOSTメソッドのみを受け付けます．またこのデモは以下のクエリーのみを受け付けます．
{'形態素解析': {'cnt': 1}}
この連想計算の英語版もあり、これはDaReCo Wikipedia （英語版）で利用しています．こちらは1000万×1000万以上のマトリックスとなっています．（英語版連想計算は今回APIでは提供していません）
ご利用になってみたいという方や、質問などは
yuno@yunopon.sakura.ne.jp
まで、ご連絡ください．