車の買取価格を提示してくれるチャットbot作成、第3弾。今回は形態素解析についてです。助動詞という風にパーツごとにラベルをつけてくれるツールです。これを使えば、チャットbotが受け取った情報を簡単に解析できるわけです。形態素解析ツールにはどのようなものがあるのでしょうか?おおまかにわけて、ウェブサービスとして利用できるもの呼び出し元のプログラムと同じコンピューターに設置するものの2種類があります。Japanが運営する「Yahoo!形態素解析API」や、gooラボが提供するもの、NTTドコモが提供するものがありますが、いずれも商用利用は要問合せとなっています。API呼び出しではなくサーバー内で利用する後者のタイプとしては、MeCab(定番ツールです)http://taku910.github.io/mecab/Juman++(表記の揺れを代表表現に置き換える機能がある)http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?JUMAN++Janome(MeCabと同等の結果が得られるPythonモジュール)http://mocobeta.github.io/janome/などがあります。今回はPythonから利用しやすいこから、Janomeを利用することにします。janomeこれでJanomeを利用する準備は完了です。下記のプログラムをtest.pyとして保存して、サーバーで走らせてみましょう。test.pyで下記のような結果が表示されるはずです。車種:名詞,一般,,は:助詞,係助詞,,トヨタ:名詞,固有名詞,組織,*の:助詞,連体化,,プリウス:名詞,一般,,です:助動詞,,,*形態素解析が使えるようになったので、これで利用者の問い合わせから、車種や色の情報を簡単に抽出することができます。「車種を教えてください」という質問をbotが返したときに利用者が入力した内容を解析し、名詞の部分を取り出せば、それが車種の情報を推測することができます。情報を収集できるようになったら、いよいよ機械学習にとりかかります。この記事を読んだ人は、こちらの記事も読んでいます。建設資材のコスト予測。