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Mozc for Python: yet another Kana-Kanji converter

$ pip install mozcpy

importmozcpyconverter=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.