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MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
Resources for open-source developers and a directory of in-development open-source software.
http://mecab.sourceforge.net/
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  1. Title
    MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
  2. < meta > Description
    Resources for open-source developers and a directory of in-development open-source software.
  3. Keywords hit in search results
    #download ~taku analysis analyzer another applications applied biology boundary browse calls category chasen client compile currently customizable designed downloads every experiences files framework friendly generic google informatics information integrating interface ipadic issues japan japanese kyoto lab25 later libsylph lightweight maintainer mecab mecabは methods mining mitsuse morphological oftware postgresql prediction project purpose quora search segmentation sentences source sourceforge speech strategies submitter support sylpheed tasks tokenization tokenizers trying tsearch2 unicode variety which widely works written に任意の数値id を付与することができます 京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社 出力される素性 品詞idの定義 素性は文字列として表
  4. Search Engine Recommended Keywords
    SourceForge.net Downloads, SourceForge PDF Creator, SourceForge Audacity, SourceForge Ares, SourceForge Games, SourceForge Wiki, SourceForge Inc, Wix SourceForge,
  5. Captured Content
    MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer. MeCabは 京都大学情報学研究科 日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所 共同研究ユニットプロジェクトを通じて開発されたオープンソース 形態素解析エンジンです。 言語, 辞書,コーパスに依存しない汎用的な設計を 基本方針としています。 パラメータの推定に Conditional Random Fields ( CRF) を用 いており, ChaSenが採用している 隠れマルコフモデルに比べ性能が向上しています。また、平均的に ChaSen, Juman, KAKASIより高速に動作します。 ちなみに和布蕪(めかぶ)は, 作者の好物です。. 辞書引きアルゴリズム/データ構造に, 高速な TRIE 構造である Double-Arrayを採用. 解析結果からLattice を作成する Lattice::set result() メソッドを追加. 部分解析機能のためのAPI (Lattice:set boundary constarint, Lattice::set feature constraint) の追加. online learning, HMM, EM learning の各実験コードを削除. MeCab::Node:(begin end) node list メンバの削除. Windows版での文字コード変換に MutlByteToWideChar等の Native APIを使うように変更. ソースコードを Google coding style に変更. フォーマット指定で EON (end of N-best) の追加 (-S or -eon-format). online learning のサポート (実験的). 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set partial()). ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set lattice level()). 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set all morphs()). ユーザ辞書のデリミタを : から , (CSV) に変更 (Windows対策). 解析結果の全情報を取得できるAPIを追加 (begin node list, end node list). -x "未知語品詞" オプションの��加: 未知語推定を行わず, ユーザが指定した "未知語品詞" を出力. mecab-dict-index に -f オプションを追加し, CSV の文字コードをユー ザが指定できるようにした. 一部の API関数が export されていない問題の修正. CRFの学習を pthread を使って並列に行えるようにした (experimental). example ディレクトリに MeCabの応用例を追加 (unittest). MeCab はフリーソフトウェアです GPL(the GNU General Public License), LGPL(Lesser GNU General Public License), または BSD ライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます。 詳細は COPYING, GPL, LGPL, BSD各ファイルを参照して下さい. Binary package for MS-Windows. Windows 版には コンパイル済みの IPA 辞書が含まれています. IPA 辞書, IPAコーパス に基づき CRF でパラメータ推定した辞書です。 (推奨). Juamn 辞書, 京都コーパスに基づき CRF でパラメータ推定した辞書です。 ダウンロード. Unidic 辞書, BCCWJコーパスに基づき CRF でパラーメータ推定した辞書です。 ダウンロード. C コンパイラ (g 3.4.3 と VC7 でのコンパイルを確認しています). % tar zxfv mecab-X. gz % cd mecab-X. /configure % make % make check % su # make install. % tar zxfv mecab-ipadic-2.7.0-XXXX. gz % mecab-ipadic-2.7.0-XXXX %. /configure % make % su # make install. % mecab すもももももももものうち すもも 名詞,一般, , , , ,すもも,スモモ,スモモ も 助詞,係助詞, , , , ,も,モ,モ もも 名詞,一般, , , , ,もも,モモ,モモ も 助詞,係助詞, , , , ,も,モ,モ もも 名詞,一般, , , , ,もも,モモ,モモ の 助詞,連体化, , , , ,の,ノ,ノ うち 名詞,非自立,副詞可能, , , ,うち,ウチ,ウチ EOS. 出力フォーマットは, ChaSen のそれと大きく異なります。 左から,. 引数にファイルを与えると, そのファイルが解析対象となります。 また, -o オプションにて, 別のファイルに結果を出力することも可能です。. % mecab INPUT -o OUTPUT. % mecab -O wakati 太郎はこの本を二郎を見た女性に渡した。 太郎 は この 本 を 二郎 を 見 た 女性 に 渡し た 。. % mecab -Oyomi (ヨミ付与) % mecab -Ochasen (ChaSen互換) % mecab -Odump (全情報を出力). これらの出力フォーマットは, /usr/local/lib/mecab/ipadic/dicrc に定義されています。 さらに, ユーザがこれらのフォーマットを自由に定義することが可能です。 こちらをご覧ください. 特に指定しない限り, euc が使用されます。 もし, shift-jis や utf8 を 使いたい場合は, 辞書の configure オプションにて charset を変更し, 辞書を再構築してください. これで, shift-jis や, utf8 の辞書が作成されます。. % tar zxfv mecab-ipadic-2.7.0-xxxx % cd mecab-ipadic-2.7.0-xxxx %. /configure -with-charset=sjis % make % tar zxfv mecab-ipadic-2.7.0-xxxx %. /configure -with-charset=utf8 % make. また, mecab-dict-index の -t オプションを使って直接文字コードの異なる 辞書を再構築できます。 -f オプションはオリジナルのテキスト辞書の文字コードです。. % cd mecab-ipadic-2.7.0-xxxx % /usr/local/libexec/mecab/mecab-dict-index -f euc-jp -t utf-8 # make install. configure option で -enable-utf8-only を指定すると. MeCab が扱う 文字コードを utf8 に固定します。 euc-jp や shift-jis をサポートする場合, MeCab 内部に変換用のテーブルを埋めこみます。 -enable-utf8-only を 指定することでテーブルの埋めこみを抑制し, 結果として実行バイナリを 小さくすることができます。. ホリエモン市 ホリエモン 名詞,固有名詞,地域,一般, , , 市 名詞,接尾,地域, , , ,市,シ,シ EOS ホリエモンさん ホリエモン 名詞,固有名詞,人名,一般, , , さん 名詞,接尾,人名, , , ,さん,サン,サン. 品詞推定をやめ, 未知語は常に "未知語" 品詞を出力したい場合は -x (-unk-feature) オプションを使います。 オプションで指定された文字列が品詞として使われます。. %mecab -unk-feature "未知語" ホリエモンさん ホリエモン 未知語 さん 名詞,接尾,人名, , , ,さん,サン,サン. -N #NUM オプションを使うことで, 確からしいものから#NUM 個解析結果を出力 します。 理論的にはすべての可能な解析解を出力することが 可能ですが, 出力バッファのかねあいから, -N の最大値を 512 に制限しています。. CRF のパラメータ推定に Jorge Nocedal 氏が考案した L-BFGS と同氏が公開している FORTRAN 実装を使わせていただいております。ありがとうございます。. Updating Quasi-Newton Matrices with Limited Storage (1980), Mathematics of Computation 35, pp. On the Limited Memory Method for Large Scale Optimization (1989), Mathematical Programming B, 45, 3, pp.
  6. Captured Keywords
    mecab 和布蕪とは, 新着情報, 開発までの経緯, ダウンロード, インストール, unix, windows, とりあえず解析する, わかち書きをする, 出力フォーマットの変更, 高度な使い方, 文字コードの変更, nbest 解の出力, 単語の追加方法, 出力フォーマットの詳細定義, 品詞idの定義, 制約付き解析部分解析, ソフトわかち書き, c/c ライブラリインタフェース, その他のコマンドラインオプション, mecab の辞書構造と汎用テキスト変換ツールとしての利用, 未知語処理の再定義, オリジナル辞書/コーパスからのパラメータ推定, 辞書, コーパスに依存しない汎用的な設計, 条件付き確率場 crfに基づく高い解析精度, chasen や, kakasi に比べ高速, 再入可能なライブラリ, mecab, chasen, juman, kakasi, 解析モデル, bigram マルコフモデル, 可変長マルコフモデル, 最長一致, コスト推定, コーパスから学習, コストという概念無し, 学習モデル, crf 識別モデル, hmm 生成モデル, 辞書引きアルゴリズム, double array, パトリシア木, hash, 解探索アルゴリズム, viterbi, 連接表の実装, 2次元 table, オートマトン, 連接表無し, 品詞の階層, 無制限多階層品詞, 品詞という概念無し, 未知語処理, 字種 動作定義を変更可能, 字種 変更不可能, 制約つき解析, nbest解, メーリングリスト, 一般ユーザ向けメーリングリスト, 開発者向けメーリングリスト, 単体テスト時のスタブの作成等に利用可能, 部分解析機能の再実装, ソースコード中のtypoの修正, ユーザ辞書の作成に失敗する場合がある問題を修正

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Sub domains:

%Sub Domain:% of PageViewsPageViews per User
70.9%sourceforge.net62.6%3.8
7.2%dl.sourceforge.net2.5%1.5
2.2%audacity.sourceforge.net1.8%3.6
1.5%mediacoder.sourceforge.net1.7%4.8
3.3%prdownloads.sourceforge.net1.4%1.8
0.9%svn.sourceforge.net1.2%6.0
0.2%phpformgen.sourceforge.net1.1%29.7
0.2%stardict.sourceforge.net1.1%18.6
0.8%cvs.sourceforge.net0.7%3.6
1.5%notepad-plus.sourceforge.net0.6%1.7
0.9%wiki.sourceforge.net0.5%2.4
0.9%awstats.sourceforge.net0.5%2.2
0.8%aresgalaxy.sourceforge.net0.4%2.3
0.6%freemind.sourceforge.net0.4%2.7
0.7%downloads.sourceforge.net0.3%2.0
0.9%azureus.sourceforge.net0.3%1.6
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0.1%phpbt.sourceforge.net0.2%13.2
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0.3%phpthumb.sourceforge.net0.2%3.5
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0.1%jtds.sourceforge.net0.2%5.3
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0.3%ngoid.sourceforge.net0.2%2.3
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0.2%fretsonfire.sourceforge.net0.1%2.8
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0.1%emff.sourceforge.net0.1%3.7
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0.1%strongdc.sourceforge.net0.1%2.9
0.1%cssed.sourceforge.net0.1%2.7
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0.1%ffmpeg-php.sourceforge.net0.1%2.7
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0.1%thingamablog.sourceforge.net0.0%4.0
0.1%emulemorph.sourceforge.net0.0%2.5
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0.2%skycsstool.sourceforge.net0.0%1.0
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0.1%amfphp.sourceforge.net0.0%3.0
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0.1%winmtr.sourceforge.net0.0%1.9
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0.1%ipodder.sourceforge.net0.0%1.0
0.1%links.sourceforge.net0.0%1.4
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0.1%octopuslb.sourceforge.net0.0%1.0
0.1%omusic.sourceforge.net0.0%1.0
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0.1%rubygems.sourceforge.net0.0%1.0
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0.1%enblend.sourceforge.net0.0%1.0
0.1%xmlrpc-c.sourceforge.net0.0%1.0
0.1%obiewebsite.sourceforge.net0.0%1.0
0%OTHER10.1%0
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer MeCab (和布蕪)とは. MeCabは 京都大学情報学研究科−日本電信電話株式会社 ...
http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html
MeCab - Browse Files at SourceForge.net
MeCab is a fast and customizable Japanese morphological analyzer. MeCab is designed for generic purpose and applied to variety of NLP tasks, such as …
http://sourceforge.net/projects/mecab/files/
What are some Japanese tokenizers or tokenization strategies? - Quora
MeCab: http://mecab.sourceforge. net/ The most widely used is MeCab, which was written by Taku Kudo (who currently works at Google Japan): Word-boundary prediction methods ...
http://www.quora.com/What-are-some-Japanese-tokenizers-or-tokenization-strategies
unicode - How to compile java file which calls MeCab - Japanese ...
I'm trying to use MeCab (http://mecab.sourceforge.net/#download) to do the word segmentation of Japanese sentences as well to tag every word by part of speech.
http://stackoverflow.com/questions/5878186/how-to-compile-java-file-which-calls-mecab-japanese-part-of-speech-morpholog
Downloads - mecab - Japanese morphological analyzer - Google ...
Japanese morphological analyzer. Project Home Downloads Wiki Issues Source. Search
http://code.google.com/p/mecab/downloads/list
MeCab: 品詞 ID
品詞idの定義 概要. 出力される素性(品詞)に任意の数値id を付与することができます. 通常, 素性は文字列として表 ...
http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/posid.html
AUR (en) - java-mecab
java-mecab 0.993-2 http://mecab.sourceforge.net/ Morphological Analysis Tool - Java interface. Category: lib. Submitter: mitsuse Maintainer: mitsuse
http://aur.archlinux.org/packages.php?ID=59948
Sylpheed - lightweight and user-friendly e-mail client
MeCab 0.96 or later + mecab-ipadic (http://mecab.sourceforge.net/) PostgreSQL 8.3 or later, or 8.2 + tsearch2 (http://www.postgresql.org/) LibSylph 1.0.0 or later (http ...
http://sylpheed.sraoss.jp/en/download.html
Which open source NLP/text mining framework has the best support ...
[3] http://mecab.sourceforge. net/ [4] http://nlp.kuee.kyoto-u.a c.jp/nl... [5] http://chasen.org/~taku/s oftware... [6] http://www-lab25.kuee.kyo to-u.ac...
http://www.quora.com/Which-open-source-NLP-text-mining-framework-has-the-best-support-for-Japanese-In-Java
On experiences of i2b2 (Informatics for integrating biology and ...
applications. More information here... ... http://mecab.sourceforge.net/
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3082863/
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UsersCountryRank Within Country% of overall PageViews
16.3%USA19216.4%
8.8%Germany879.2%
8.7%India1258.8%
5.0%China3795.9%
4.3%Italy1014.3%
4.0%Great Britain (UK)1253.8%
4.0%Russian Federation1474.7%
2.9%France2052.4%
2.8%Japan4152.5%
2.6%Spain1512.5%
2.4%Brazil1821.9%
1.8%Indonesia1461.9%
1.8%Canada1761.7%
1.6%Australia1191.6%
1.5%Netherlands1031.5%
1.5%Pakistan1111.4%
1.4%Poland1731.3%
1.4%Mexico2521.2%
1.3%Iran (Islamic Republic of)2341.5%
1.2%Bangladesh541.0%
1.1%South Africa1031.0%
1.0%Ukraine1111.3%
1.0%Austria780.9%
0.9%Turkey3060.8%
0.9%Romania1010.9%
0.8%Thailand2080.9%
0.8%Sweden1240.8%
0.8%Nigeria930.9%
0.7%Greece1730.7%
0.7%South Korea3560.5%
0.6%Switzerland1120.6%
0.6%Argentina2260.6%
0.6%Belgium1600.5%
0.6%Colombia1340.5%
0.5%Egypt4070.5%
13.5%Other Countries~13.3%
UsersCityRank in City% of overall PageViews
2.0%Beijing (China)2662.5%
1.7%Los Angeles, CA (USA)2391.7%
1.4%New York, NY (USA)3041.3%
1.2%Berlin (Germany)1081.1%
1.1%San Francisco, CA (USA)1951.3%
1.1%Bangalore (India)1181.2%
1.0%Bombay (India)1651.1%
1.0%Jakarta (Indonesia)1900.9%
0.9%London (Great Britain (UK))1591.1%
0.9%Madras (India)1911.1%
0.9%Moscow (Russian Federation)4330.8%
0.9%New Delhi (India)1641.0%
0.9%Hyderabad (India)1220.9%
0.9%Shanghai (China)2351.2%
0.8%Istanbul (Turkey)2250.8%
0.7%Tehran (Iran (Islamic Republic of))2570.8%
0.7%Dhaka (Bangladesh)750.6%
0.7%Seoul (South Korea)2570.8%
0.6%Chicago, IL (USA)2070.7%
0.6%Islamabad (Pakistan)1510.6%
0.6%Tokyo (Japan)4740.6%
0.6%Hamburg (Germany)1180.6%
0.6%Boston, MA (USA)2020.6%
0.5%Vienna (Austria)960.6%
0.5%Rome (Italy)1820.6%
0.5%Seattle-Tacoma, WA (USA)1860.5%
0.5%Atlanta, GA (USA)2520.4%
0.5%Athens (Greece)2270.4%
0.5%Philadelphia, PA (USA)2840.4%
0.5%Delhi (India)1760.4%
0.5%Kiev (Ukraine)1500.5%
0.5%Bangkok (Thailand)4830.4%
0.4%Washington, DC (USA)3370.3%
0.4%Dallas-Fort Worth, TX (USA)2240.5%
0.4%Denver, CO (USA)1710.4%
0.4%São Paulo (Brazil)2380.3%
0.4%Miami, FL (USA)2450.4%
0.4%Milan (Italy)1550.4%
0.4%Madrid (Spain)2680.4%
0.4%Shenzhen (China)2820.5%
0.4%Cape Town (South Africa)1060.3%
0.4%Riyadh (Saudi Arabia)4630.3%
0.4%Guangzhou (China)2810.5%
0.4%San Diego, CA (USA)2150.4%
0.4%Johannesburg (South Africa)870.4%
0.4%Saint Petersburg (Russian Federation)2440.4%
0.4%Phoenix, AZ (USA)2060.4%
0.3%Paris (France)2120.3%
0.3%Köln (Germany)1290.3%
0.3%Salt Lake City, UT (USA)1880.3%
0.3%Calcutta (India)1670.3%
0.3%Melbourne (Australia)1450.3%
0.3%Sydney (Australia)1690.3%
0.3%Bucharest (Romania)1410.4%
0.3%Pune (India)1070.4%
0.3%Ahmadabad (India)880.4%
0.3%Lahore (Pakistan)1200.3%
0.3%Minsk (Belarus)1020.3%
0.3%Minneapolis-St Paul, MN (USA)1850.3%
0.3%Munich (Germany)1050.3%
0.3%Karachi (Pakistan)1960.2%
0.3%Houston, TX (USA)3180.2%
0.3%Taipei (Taiwan)6460.3%
0.3%Tampa, FL (USA)2860.2%
0.3%Mexico City (Mexico)4180.2%
0.3%Portland, OR (USA)2310.2%
0.3%Detroit, MI (USA)2350.3%
0.3%Toronto, ON (Canada)2300.2%
0.3%Ankara (Turkey)2430.2%
0.3%Barcelona (Spain)2310.2%
0.3%Parow (South Africa)1140.3%
0.2%Hangzhou (China)2600.4%
0.2%Sacramento, CA (USA)2780.2%
0.2%München (Germany)1130.2%
0.2%Orlando, FL (USA)2780.3%
0.2%Frankfurt Am Main (Germany)1010.2%
0.2%Brisbane (Australia)1500.2%
0.2%Stockholm (Sweden)1480.2%
0.2%Buenos Aires (Argentina)3000.2%
0.2%Colombo (Sri Lanka)1310.2%
0.2%Rio De Janeiro (Brazil)2550.2%
0.2%Amsterdam (Netherlands)1220.3%
0.2%Jaipur (India)1020.2%
0.2%Düsseldorf (Germany)930.2%
0.2%Cairo (Egypt)5570.2%
0.2%Raleigh-Durham, NC (USA)2230.2%
0.2%Stuttgart (Germany)930.2%
0.2%Dublin (Ireland)2010.2%
0.2%Lima (Peru)3270.2%
0.2%Montreal, QC (Canada)2090.2%
0.2%Hanoi (Vietnam)3930.2%
0.2%Austin, TX (USA)2200.2%
0.2%Las Vegas, NV (USA)2180.2%
0.2%Warsaw (Poland)3370.2%
0.2%Chandigarh (India)1430.2%
0.2%Sofia (Bulgaria)1190.2%
0.2%Leipzig (Germany)1100.2%
0.2%Izmir (Turkey)2080.2%
0.2%Chengdu (China)2920.2%
0.2%Oldenburg (Germany)720.2%
0.2%Kochi (India)1120.2%
0.2%Gurgaon (India)1980.2%
0.2%Singapore (Singapore)4880.1%
0.2%Hartford, CT (USA)2710.1%
0.2%Kuala Lumpur (Malaysia)3130.2%
0.2%Dortmund (Germany)1020.2%
0.2%Manchester (Great Britain (UK))1740.1%
0.2%Cleveland, OH (USA)2990.1%
0.2%Hanover (Germany)740.2%
0.1%Graz (Austria)540.2%
0.1%Zürich (Switzerland)1360.2%
0.1%Lisbon (Portugal)1750.1%
0.1%Auckland (New Zealand (Aotearoa))1360.2%
0.1%Chaoyang (China)970.3%
0.1%St Louis, MO (USA)2680.1%
0.1%Baltimore, MD (USA)2990.1%
0.1%Essen (Germany)910.2%
0.1%Nuremberg (Germany)1220.2%
0.1%Pittsburgh, PA (USA)2020.1%
0.1%Karlsruhe (Germany)820.1%
0.1%Helsinki (Finland)1710.1%
0.1%Dresden (Germany)920.2%
0.1%Jeddah (Saudi Arabia)3710.2%
0.1%Perth (Australia)1410.1%
0.1%Oslo (Norway)2110.1%
0.1%Vancouver, BC (Canada)1680.1%
0.1%Central District (Hong Kong)7930.1%
0.1%Kathmandu (Nepal)600.2%
0.1%Baku (Azerbaijan)3910.1%
0.1%Brussels (Belgium)2470.1%
0.1%Caracas (Venezuela)3880.1%
0.1%Turin (Italy)1860.1%
0.1%Kansas City, MO (USA)2210.1%
0.1%Bogotá (Colombia)3980.1%
0.1%Nashville, TN (USA)2540.1%
0.1%Bremen (Germany)1030.1%
0.1%Damascus (Syria)2250.1%
0.1%Surabaya (Indonesia)1920.1%
0.1%San Antonio, TX (USA)1940.1%
0.1%Columbus, OH (USA)3810.1%
0.1%West Palm Beach, FL (USA)2830.1%
0.1%Budapest (Hungary)4050.1%
0.1%Charlotte, NC (USA)3190.1%
0.1%Belo Horizonte (Brazil)2360.1%
0.1%Bologna (Italy)1110.2%
0.1%Bonn (Germany)920.1%
0.1%Yerevan (Armenia)940.1%
0.1%Palermo (Italy)1950.1%
0.1%Osaka (Japan)8410.1%
0.1%Valencia (Spain)3040.1%
0.1%Cincinnati, OH (USA)2550.1%
0.1%Linz (Austria)560.1%
48.5%OTHER ~47.3%
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