mozcpy
|circleci| |pyversion| |version| |license|
Mozc for Python: yet another Kana-Kanji converter
INSTALLATION
::
$ pip install mozcpy
USAGE
.. code:: python
import mozcpy
converter = mozcpy.Converter() converter.convert('まほうしょうじょ')
=> '魔法少女'
converter.convert('まほうしょうじょ', n_best=10)
=> ['魔法少女', '魔法消除', '魔法省所', '魔法小所', '魔法昇叙', '魔砲少女', 'マホウ少女', '魔法証所', '魔法賞所']
converter.convert_wakati('もうなにもこわくない')
=> 'もう 何 も 怖く ない'
converter.convert_wakati('もうなにもこわくない', n_best=3)
=> ['もう 何 も 怖く ない', 'もう 何 も こわく ない', 'もう 何 も 恐く ない']
converter.wakati("もうなにもこわくない")
=> 'もう なに も こわく ない'
converter.wakati("もうなにもこわくない", n_best=10) # duplicatetions are ignored
=> ['もう なに も こわく ない']
FOR DEVELOPER
This module uses Git LFS to pull dictionary files.
ACKNOWLEDGEMENT
This module relies on Mozc and MeCab.
-
. T. Kudo, T. Hanaoka, J. Mukai, Y. Tabata, H. Komatsu. 2011. Efficient dictionary and language model compression for input method editors. In Proceedings of the Workshop on Advances in Text Input Methods (WTIM 2011), pp 19-25.
-
. T. Kudo, H. Komatsu, T. Hanaoka, A. Mukai, Y. Tabata, K. Yamamoto, Y. Matsumoto. 2004. Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphological Analysis. In Proceedings of the EMNLP 2004, pp 230-237.
.. |circleci| image:: https://dl.circleci.com/status-badge/img/gh/ikegami-yukino/mozcpy/tree/master.svg?style=svg :target: https://dl.circleci.com/status-badge/redirect/gh/ikegami-yukino/mozcpy/tree/master
.. |pyversion| image:: https://img.shields.io/pypi/pyversions/mozcpy.svg
.. |version| image:: https://img.shields.io/pypi/v/mozcpy.svg :target: http://pypi.python.org/pypi/mozcpy/ :alt: latest version
.. |license| image:: https://img.shields.io/pypi/l/mozcpy.svg :target: http://pypi.python.org/pypi/mozcpy/ :alt: license
