言語処理100本ノック 2015 落ち穂拾い 第3章: 正規表現

言語処理100本ノック2015
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/

自分では全部まだできていない。次の資料を参考にさせていただいている。

素人の言語処理100本ノック:まとめ
https://qiita.com/segavvy/items/fb50ba8097d59475f760

# 環境構築

Dockerでpython言語処理１００本ノック
https://qiita.com/taguchi_tomo/items/24483ceaea7638e83310

言語処理100本ノックをdockerで。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

## play with docker
６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f

Play with Docker でエラー
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbf054705bff725dbc25

６５歳からのプログラミング入門(2) 二日目
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f362fb801fd3132803

今日の作業記録 python error（言語処理100本ノック:20）解決
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c82ebccfef5522de53b9

```shell-session
# wget http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/data/jawiki-country.json.gz
```

# 第3章: 正規表現

http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/data/jawiki-country.json.gz

「2014年10月18日付けの日本語のWikipedia記事のダンプの中から，国家に言及していると思われる記事を抽出し，JSON形式で格納したものです．このファイルは，クリエイティブ・コモンズ 表示-継承 3.0 非移植のライセンスで配布されています．」

https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/legalcode
https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/deed.ja



## 20. JSONデータの読み込み
素人の言語処理100本ノック:20
https://qiita.com/segavvy/items/dc1e63fd8f7bd5d99eea

## 21. カテゴリ名を含む行を抽出
素人の言語処理100本ノック:21
https://qiita.com/segavvy/items/73f1b91ff75529ae3b8d

参考にした正規表現の記事

正規表現のまとめ
https://qiita.com/tsugar/items/9e2c8d3fd1a107ad8ad4

## 22. カテゴリ名の抽出
素人の言語処理100本ノック:22
https://qiita.com/segavvy/items/3e7de80f88c2c1096bef


## 23. セクション構造
素人の言語処理100本ノック:23
https://qiita.com/segavvy/items/691ac169dd5b36e6a187

## 24. ファイル参照の抽出
素人の言語処理100本ノック:24

https://qiita.com/segavvy/items/03b97eb6a39f5ae6aa34
## 25. テンプレートの抽出
素人の言語処理100本ノック:25
https://qiita.com/segavvy/items/e402ad0a5b0f52453d7f

## 26. 強調マークアップの除去
素人の言語処理100本ノック:26
https://qiita.com/segavvy/items/f6d0f3d6eee5acc33c58

## 27. 内部リンクの除去
素人の言語処理100本ノック:27
https://qiita.com/segavvy/items/9a8137f045852bc299d6


## 28. MediaWikiマークアップの除去
素人の言語処理100本ノック:28
https://qiita.com/segavvy/items/8c4567ec1124320d3354

## 29. 国旗画像のURLを取得する
素人の言語処理100本ノック:29
https://qiita.com/segavvy/items/fc7257012d8a590185e5

# 参考資料(reference)
Play with Docker でエラー
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbf054705bff725dbc25
言語処理100本ノック 2015(python) 動作確認docker環境構築
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/abaf3fd0198f9f557243
言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い 第1章: 準備運動 00, 01, 02, 03, 04, 05, 06,07
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a
「Python 入門」の入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
６５歳からのプログラミング入門(2) 二日目
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f362fb801fd3132803
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
プログラミング言語教育のXYZ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4


# 文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190121 
ver. 0.02 参考資料追記 20190123
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