[Python] GINZAをインストールしてもエラーになる原因と対処法

nlp = spacy.load('ja_ginza')

import ja-ginza  # エラーが発生する

import ja_ginza  # 正しいインポート

pip show spacy
pip show sudachipy

echo $PATH

pip install --proxy http://proxy.example.com:8080 ja_ginza

pip list

import ja_ginza  # 正しいインポート

pip show spacy
pip show sudachipy

pip install spacy sudachipy

pip install --upgrade spacy sudachipy

pip install spacy==3.0.0

echo $PATH

export PATH=$PATH:/usr/local/bin/python3

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate

pip install ja_ginza

pip install --proxy http://proxy.example.com:8080 ja_ginza

pip uninstall ja_ginza

pip install ja_ginza

import spacy
# GINZAを使用して日本語モデルをロード
nlp = spacy.load('ja_ginza')
# 解析する文
text = "私はPythonが好きです。"
# 形態素解析の実行
doc = nlp(text)
# 結果の表示
for token in doc:
    print(token.text, token.lemma_, token.pos_)

私 私 代名詞
は は 助詞
Python Python 名詞
が が 助詞
好き 好き 形容詞
です です 助動詞
。 。 記号

import spacy
nlp = spacy.load('ja_ginza')
text = "今日はいい天気ですね。明日も晴れるといいな。"
# 文の分割
doc = nlp(text)
# 各文をトークン化して表示
for sent in doc.sents:
    print("文:", sent.text)
    for token in sent:
        print("トークン:", token.text)

文: 今日はいい天気ですね。
トークン: 今日
トークン: は
トークン: いい
トークン: 天気
トークン: です
トークン: ね
トークン: 。
文: 明日も晴れるといいな。
トークン: 明日
トークン: も
トークン: 晴れる
トークン: と
トークン: いい
トークン: な
トークン: 。

import spacy
nlp = spacy.load('ja_ginza')
text = "私は自然言語処理が好きです。"
# 形態素解析の実行
doc = nlp(text)
# 各トークンの品詞タグを表示
for token in doc:
    print(f"トークン: {token.text}, 品詞: {token.pos_}, 詳細: {token.tag_}")

トークン: 私, 品詞: PRON, 詳細: 代名詞
トークン: は, 品詞: PART, 詳細: 助詞
トークン: 自然, 品詞: NOUN, 詳細: 名詞
トークン: 言語, 品詞: NOUN, 詳細: 名詞
トークン: 処理, 品詞: NOUN, 詳細: 名詞
トークン: が, 品詞: PART, 詳細: 助詞
トークン: 好き, 品詞: ADJ, 詳細: 形容詞
トークン: です, 品詞: AUX, 詳細: 助動詞
トークン: 。, 品詞: PUNCT, 詳細: 記号

import spacy
nlp = spacy.load('ja_ginza')
text = "彼は毎日ジョギングをしています。"
# 形態素解析の実行
doc = nlp(text)
# 依存関係を表示
for token in doc:
    print(f"トークン: {token.text}, 親トークン: {token.head.text}, 関係: {token.dep_}")

トークン: 彼, 親トークン: しています, 関係: nsubj
トークン: は, 親トークン: 彼, 関係: topic
トークン: 毎日, 親トークン: ジョギング, 関係: nmod
トークン: ジョギング, 親トークン: しています, 関係: obj
トークン: を, 親トークン: ジョギング, 関係: case
トークン: して, 親トークン: います, 関係: aux
トークン: います, 親トークン: しています, 関係: ROOT
トークン: 。, 親トークン: います, 関係: punct

import spacy
nlp = spacy.load('ja_ginza')
text = "東京大学の研究者が新しいAI技術を発表しました。"
# 形態素解析の実行
doc = nlp(text)
# 固有表現の抽出
for ent in doc.ents:
    print(f"固有表現: {ent.text}, タイプ: {ent.label_}")

固有表現: 東京大学, タイプ: ORG

import spacy
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.pipeline import make_pipeline
# GINZAのモデルをロード
nlp = spacy.load('ja_ginza')
# サンプルデータ
documents = [
    "今日は晴れです。",
    "明日は雨が降るでしょう。",
    "天気が良いので散歩に行きます。",
    "雨の日は家にいます。"
]
labels = ["晴れ", "雨", "晴れ", "雨"]
# 文書をベクトル化して分類器を作成
model = make_pipeline(CountVectorizer(), MultinomialNB())
model.fit(documents, labels)
# 新しい文書の分類
new_doc = ["今日は天気がいいです。"]
predicted = model.predict(new_doc)
print(f"分類結果: {predicted[0]}")

分類結果: 晴れ

import spacy
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
nlp = spacy.load('ja_ginza')
# 文書のベクトル化
doc1 = nlp("私はPythonが好きです。")
doc2 = nlp("Pythonはプログラミング言語です。")
# ベクトルを取得
vec1 = doc1.vector.reshape(1, -1)
vec2 = doc2.vector.reshape(1, -1)
# コサイン類似度の計算
similarity = cosine_similarity(vec1, vec2)
print(f"コサイン類似度: {similarity[0][0]}")

コサイン類似度: 0.75

import spacy
from transformers import pipeline
# GINZAのモデルをロード
nlp = spacy.load('ja_ginza')
# Hugging Faceのtransformersを使用
summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
text = "日本の首都は東京です。東京は多くの観光名所があります。"
summary = summarizer(text, max_length=20, min_length=5, do_sample=False)
print(f"要約: {summary[0]['summary_text']}")

要約: 日本の首都は東京です。

import spacy
nlp = spacy.load('ja_ginza')
def chatbot_response(user_input):
    doc = nlp(user_input)
    if "天気" in user_input:
        return "今日は晴れです。"
    elif "好き" in user_input:
        return "私も好きです！"
    else:
        return "ごめんなさい、よくわかりません。"
# ユーザーからの入力を受け取る
user_input = "今日の天気はどうですか？"
response = chatbot_response(user_input)
print(f"チャットボットの応答: {response}")

チャットボットの応答: 今日は晴れです。