Mozc for Python: yet another Kana-Kanji converter
$ pip install mozcpy
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']This module uses Git LFS to pull dictionary files.
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.