Nesta última semana, acordei com mais uma daquelas minhas ideias malucas e como é de praxe já fui conversar com meus “programadores virtuais”. E acabei de atualizar o FuriGanbarou! com a possibilidade de o usuário escolher o dicionário morfológico: Ipadic, NAIST-Jdic ou UniDic.
Isso já seria outra coisa inédita no Brasil. Mas como não consigo deixar de me desafiar, além disso, ATUALIZEI as bases do Ipadic e do NAIST-Jdic. Poderia dizer que isso é algo inédito NO MUNDO, pois o Ipadic não é atualizado oficialmente desde 2007, e o NAIST-Jdic, que foi pensado para ser o “sucessor” do Ipadic, desde 2013. Sim, existe o projeto NEologd, mas o vejo mais como acréscimo de versões muito coloquiais de palavras do que de palavras utilizáveis e relevantes propriamente ditas. Ou seja, salvo algumas exceções, o NEologd acaba sendo mais uma “encheção de linguiça” do que uma atualização ou acréscimo realmente relevante para a vida prática.
Eu, pelo contrário, usei as bases do UniDic e as converti para os padrões do Ipadic e Naist-Jidic. Com isso, você perceberá que os três dicionários têm mais de 1 milhão de entradas cada um. Só para você ter uma ideia, a última versão oficial do Ipadic conta com cerca de 390 mil palavras e a do NAIST-Jdic, 480 mil palavras.
O mais interessante é que pelos meus testes, depois desses acréscimos no Ipadic, a segmentação dele melhorou muito, o que me leva a crer que a dita imprecisão do Ipadic se deve mais pela base pequena de palavras para um dicionário morfológico do que pelas escolhas de sua matriz de custo. Some-se aí o robusto sistema de revisão que tive que criar justamente por causa dessa imprecisão, visto que comecei o projeto FuriGanbarou! usando o Ipadic. Por sua vez, o NAIST-Jdic tem uma matriz um pouco maior do que a do Ipadic, reconhecendo mais combinações.
Obviamente, é preciso levar em conta que as escolhas de um dicionário morfológico dependem também da base de sentenças sobre o qual ele foi treinado. Um dicionário fornecer para uma palavra a leitura X e o outro a leitura Y NÃO significa erro desde que as duas leituras realmente existam.
A vantagem do Ipadic e do NAIST-Jdic sobre o UniDic é que, como possuem uma matriz de custo menor (menos conexões conhecidas entre palavras), pude acrescentar mais palavras a eles. Logo, teoricamente o UniDic é mais preciso, mas o Ipadic e do NAIST-Jdic têm mais palavras, o que na prática pode acabar quase igualando o resultado final. Em outras palavras, por exemplo, como a última versão do Ipadic não tinha muitas palavras, frequentemente ele quebrava palavras para tentar encontrar a combinação correta. É justamente aqui que eu me deparava com muitos bugs, isto é, isolamento indevido de Kanjis por não conhecer a palavra inteira.
Quer um exemplo, mas com o UniDic?
Você reparou que ontem adicionei cerca de 4.000 palavras ao UniDic? Uma dessas palavras é “中野原”, da base do NEologd e que eu já tinha acrescentado ao Ipadic e Naist-Jdic. Vamos comparar o Ipadic atualizado com a versão do UniDic que o FuriGanbarou! usava até ontem:
=== TEXTO ANALISADO ===
中野原
=== ipadic_2026 (1 tokens) ===
1 中野原 ナカノハラ * 名詞 固有名詞 地域 一般 * * 中野原 2078600 KNOWN
=== unidic_2512 (2 tokens) ===
1 中野 ナカノ * 名詞 固有名詞 人名 姓 * * ナカノ 4800240 KNOWN
2 原 ゲン * 名詞 固有名詞 人名 名 * * ゲン 2431200 KNOWN
Percebe? O dito impreciso Ipadic está certo e o dito preciso UniDic teve que fatiar a palavra por não conhecê-la. Mas agora o UniDic a conhece:
=== TEXTO ANALISADO ===
中野原
=== ipadic_2026 (1 tokens) ===
1 中野原 ナカノハラ * 名詞 固有名詞 地域 一般 * * 中野原 2078600 KNOWN
=== unidic - versão 08.08.2026 (1 tokens) ===
1 中野原 ナカノハラ * 名詞 固有名詞 地名 一般 * * ナカノハラ 11896200 KNOWN
Agora o Projeto Ganbarou Ze! pode dizer que TALVEZ seja o ÚNICO lugar da internet que tem um segmentador próprio com versões atualizadas do Ipadic, do NAIST-Jdic e do próprio UniDic. E se você é um bom observador, deve ter reparado que os dicionários têm as cores da bandeira do Brasil! Afinal, o Projeto Ganbarou Ze! é brasileiro!