１００という数字は魅力的(*^^*)
言語処理100本ノック 2020をやりましょうっと！
たぶん私にとってはめちゃくちゃ難しいと思うけれど、Qiitaの記事で、Pythonを全部知らなくても、一つひとつ、調べながらできるという感じのお言葉を見つけたので、やってみようかなと思います。
それから、もう一つ１００を見つけました！
#100DaysOfCode
１．次の 100 日間は毎日最低 1 時間のコードを記述します
２． #100DaysOfCode ハッシュタグで、毎日、進捗状況をツイート
というわけで・・・
「言語処理100本ノック」と、「#100DaysOfCode」をやろうと思います。
とりあえず、必要な材料はこんなところかな？ 100日で終わるかどうか全然わからんけども＠＠;;
Linux コマンド一覧表
https://qiita.com/savaniased/items/d2c5c699188a0f1623ef
Python 標準ライブラリ．．．(Pythonの中には何が入ってる？)https://docs.python.org/ja/3/library/index.html
Python 言語リファレンス・・・（Pythonの文法）
https://docs.python.org/ja/3/reference/index.html#reference-index
こんなのもいるかな？（2019年4月2日、）
Python向け日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA（ギンザ）」
https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1904/05/news046.html
ライブラリMeCab（メカブ）／形態素解析
http://taku910.github.io/mecab/
CaboCha/南瓜（カボチャ）
http://taku910.github.io/cabocha/
Matplotlib（静的、アニメーション化、およびインタラクティブなビジュアライゼーションを作成）
https://matplotlib.org/
Gnuplot（2D および 3D プロット）
http://www.gnuplot.info/
たぶん始める前に、これも一通り目を通したほうがいいかな？
※ Pythonの入門編チュートリアルをいろいろ食い散らかした状態ですけど、やっぱコードを書いてくのが一番かなと思って、やっと集中するものを見つけました！ ということで、まずはコードを書くという門をくぐります。まだまだ教材がいると思うけど、必要なものを見つけた時点で足していきます。（いらないものや理解不能なものもあるかも（笑））
（環境：Windows 10／Google Colaboratoryにて始めます）
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