シリーズAI入門：13a．自然言語処理入門

自然言語処理の概観について眺めます。

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1. 自然言語処理 シリーズAI入門 どんなことができるのか？ © FSCjJh3NeB 2021 (※ 但し画像を除く) 初版：2021.02.03 改訂：2023.10.20
2. n ここまで，NNを含む機械学習を見てきた u 機械学習は結局，数値化された入力（特徴量）を うまく分離したり学習する仕組みだった p 基本的には 距離や誤差を最小化する，というもの u 知能の本質が「ことば」にあるとする p 「ことば」＝記号とは，同値類での世界の分類だった p ∴ “うまく分類できているのだから，知能です”とは言える u でも，もう少し「ことば」を直接扱えないのか？ これは果たして知能なのか？？？ ことば を 扱う技術： 自然言語処理 2
3. 自然言語処理: Natural Language Processing; NLP n こんな感じで普通に書かれた文書を処理する技術 n 何が嬉しいのか？ u センサ などから取得できる “数値データ” は 機械学習の手法をほぼそのまま適用することができる u 一般に人間が触れるデータはアンケートの自由記述， 営業日報など，自然言語で記述！（非定型データ） u 機械学習等のツールが使えない… 3 自然言語処理の出番！
4. 自然言語処理の様々な技術 n 形態素解析 ：文章を単語レベルに分解する n 固有表現抽出 ：固有名詞などを取り出す n トピック抽出 ：文書群から話題（トピック）を取り出す n 構文解析 ：係り受けなどの構文を解析する n 文章要約 ：長い文章から重要そうなものを取り出す n 機械翻訳 ：ある文章を他言語等に自動翻訳する n 情報検索 ：情報を検索する… n 質問応答 ：質問文に対応する答えを検索等して返す n 文章生成 ：任意の単語等に関連する文章を生成する n 音声認識 ：発話内容を文字に書き起こす などなど… 4
5. 自然言語処理の概要 n よくあるデータマイニングの流れ u 1．形態素解析により単語に分割 u 2．何らかの手法で数値データ化 u 3．機械学習の手法を用いて分析 5
6. NLPの基本戦略 n ことば を 数値 に置き換える u 機械学習 や NN の回を通じて，便利な手法を見てきた p 特徴量として数値を受け取り，あとは誤差を最小化するよう調整 u ことば を 数値 に置き換えられれば，同じようにいける p 単語それぞれを“次元”として捉えることで，数値化 p 自然言語に対してもいろいろな数値解析手法が適用可能に！ 6 文書1 文書2 み，み，み，り み，み，り，り，り みかん りんご 文書1 文書2 “みかん” と “りんご” の2語で構成される 文書があったとすると…
7. n 遺伝性自己免疫疾患 u 「遺伝性」「自己免疫」「疾患」？ n すもももももももものうち u 「すもももももももも」「の」「うち（家）」？ n 仲里依紗 u 「仲里」「依紗」？ 形態素解析 n 日本語は切れ目がないので，文章をどこで切り分けるか 別途考える必要がある 形態素解析 けいたいそかいせき 7 単語 分割 すもももももももも？ 代表的ツール；MeCab, Juman, Chasen
8. MeCabによる形態素解析の例 8
9. 係り受け解析 n 黒い目の大きな女の子 u 「色黒で，目が大きい，女性」の「子供」？ u 「目が黒くて」「大きな女性」の「子供」？ u 「黒目が大きい」「女子」？ u 「目が黒くて」「大きな女子」？ n 各単語がどこに結びつくかで意味が異なる u 単語の間の関係性＝係り受け関係 代表的ツール；Cabocha 9
10. CoboChaによる係り受け解析の例 10
11. CoboChaによる係り受け解析の例 https://qiita.com/naoyu822/items/ 9d7a83879c161573f63c ※ 一見すると文法的に解析が難しいものの解析例であって，記述内容 や 著者の人格 等と 文法的な難しさ は独立です。 11
12. 文章の類似度 n 文書間の類似度をどう測るか u 数値に変換できたので距離も計算できるが，問題も p 論理的には 0 から 無限 の範囲の値になる，など 12 ここの角度＝類似度！ cosを取ったら，0（直行）〜1（一致）にできて＆多次元でもいけて便利 実数値しか取らないので，ベクトルは第1象限のみ＝0-90度までしかない 文書1 文書2 み，み，み，り み，み，り，り，り みかん りんご 文書1 文書2 cos類似度 という
13. ベーシックな類似度ではダメな例 n 奥さんのバースデーにケーキを買って帰った u 奥さん，バースデー，ケーキ，買う，帰る n 妻の誕生日に苺ショートを求めて帰宅した u 妻，誕生日，苺，ショート，求める，帰宅，する n 〆切までがショートな質問への回答を求めた u 〆切，ショート，質問，回答，求める 13 1番目と2番目の類似度はゼロ 2番目と3番目はそこそこ類似
14. 分散表現 n 深層学習の自己符号化学習を活用して， 言葉の「意味」的な近さを表現できる技術 u 従来の手法では，「みかん」と「ミカン」は独立したものとして 扱うか，人力で辞書を作って近さを表現する必要 u 分散表現を使うと，「みかん」と「ミカン」「オレンジ」「柑橘 類」を似たようなものとして学習し，数値的に表現可能 n 考え方 u ある単語の周りに出てくる単語を学習して穴埋め問題を解く p 「大学の構内に入るとXXが歩いてきたので，声をかけてみた。」 p XX＝ 友達 30%，女の子 30%，先生 20%，猫 10%，机 0%… 14 代表的ツール；Ward2Vec, FastText，BERT
15. 分散表現の計算方法 n 前頁では “穴埋め問題を解く” とのみ説明 u 実際には，CBOW，Skip-gram の2種類 u CBOW: Continuous Bag of Words p 与えられた 単語セット に 関連する単語 を探す • 朝，ご飯，XXXX，食べる ← XXX を探す u Skip-gram p 与えられた 単語 に 関連する単語セット を探す • サンドイッチ ← 関連しそうなあれこれを探す 15
16. 単語 から 文書 へ n 文書についても分散表現の算出手法がいくつか存在 n 単純なのは “単語の分散表現” を 平均化したもの u 文書中の単語数が同程度で，似た単語が使われる文章であれば， その単語分散表現の平均も似ていて，近くに配置されるはず 16 ミカン，ミカン， リンゴ，スイカ みかん，みかん， りんご，バナナ 似ていない 分散表現を⽤いない場合 （共通する記号がない） ミカン，ミカン， リンゴ，スイカ みかん，みかん， りんご，バナナ 似ている 分散表現を⽤いた場合 ミカン と みかん， リンゴ と りんご は 似た概念
17. 分散表現を用いた分析プロセス例 17 動物 会議 計算機 1. 対象文書の収集 2. 対象文書の数値化 3. クラスタリング 4. クラスタごとの頻出語抽出 5. クラスタの解釈（ラベリング） 6. 文書へのラベリング （クラスタ数は人間が指定） （本作業は人間が実施） （類似するものを近くに配置） fasttext k-means ─ 分散表現と類似度を用いたクラスタリング ─
18. 分散表現＋COS類似度 n 分散表現では単語を300次元などの高次元空間にマップ u 似てそうな単語は近くに配置 n 単語それぞれを独立次元と考えず，分散表現の空間で COS類似度を取ると，より良い感じに類似度が出せる 18 みかん オレンジ 従来手法 分散表現 みかん オレンジ ぜんぜん違う 無関係 似ていそう 関係がある
19. この類似度でもダメな例 n 犬が人を噛む u 犬，人，噛む n 人が犬を噛む u 人，犬，噛む 19 類似は100％！ 順序，コンテキストで 意味は変わる コンテキストを どう捉えるか？？？
20. 分散表現 （進化版） n 分散表現により，「みかん」と「ミカン」は同じようなもの …という表現は可能に u 「みかん」「ミカン」それぞれの座標を設定 n 細胞核，原子核，話の核心，核の傘… u おなじ「核」だが，座標値は一つで良いか？ u 同じ語でも文脈に応じて，座標（意味）が異なるはず n 同じ単語でも，文脈によって異なる座標 u 文脈（コンテキスト）も考慮した，頭の良い表現に 20 具体的な手法は，Word2Vec や fastText 具体的な手法は，GloVe や BERT 将来補足
21. 類似度計算の課題 n “この論文と似たのを探してきてちょうだい” u そう言って，教授が 101本の論文 を渡してきた… p 1本が探す元になる論文，残り100本が対象 u どうやって，課題をこなす？？？ n 当然だが，100本全部見ないといけない u フレーム問題と同じく，“関係ない” かどうかは， 比べてみるまで分からないので，総当たりの必要 21
22. 類似度計算の課題 n 特定の1件と似たものを探すならまだしも… u 類似する論文のクラスタを作成しよう，と思ったら… p 論文が100件あったら，100^2/2 回 位の類似度算出 p 1,000 なら 1,000^2 の規模，10,000 だったら… n 分散表現を活用するとこの問題も対処できる u そもそも，似たものは空間上で近くにある p 類似度計算なしに，クラスタリング手法が適用可能 u 類似度計算をショートカットもできる p 高次元ベクトル近傍探索 という技術との組み合わせ • あらかじめ，空間的に近くにありそうなものを探す技術 p 100件なら100件全部見ずに，近くの数件と比較でOK 22
23. 参考資料 n このあたりを もう少し知りたいヒトは… u 大阪大学 荒瀬 先生 による 解説資料 が オススメです https://www.slideshare.net/yukiarase/ss-239499604 クリップアート選びのセンスが素晴らしいです J 23 https://www.slideshare.net/yukiarase/jsai2018-101054060
24. 参考資料 n こちらも丁寧で良いです https://www.slideshare.net/HitomiYanaka/2020deep-learning-9-236561673 24
25. トピックモデルによる文書分類 n 沢山の文書があったときに，そのなかから 「内容（トピック）」を見つけ出す技術 n 同一のトピックは同一の単語で構成される n ひとつの文章では基本的にひとつの話題が扱われる u 野球のニュース記事には野球用語が多用される u 政治のニュース記事では政治用語が多用される u 野球ニュースで急に政治関連の単語が出てくることは少ない u ひとつのニュース記事で野球と政治の両方を記述することは少ない n 似た単語が出てくる文章 ＝ おそらく同じトピックを扱っている n 同じトピックっぽい章に出てくる単語 = そのトピックに関連するっぽい単語 25 代表的ツール；LDA (Latent Dirichlet Allocation)
26. トピックモデルのイメージ n 大量の文書（単語の固まり）を与えると，トピック（話題）を自動的に 抽出し，各文書にどのトピックが紐付いているか教えてくれるような手法 26 大量のニュース記事（文書） 投球，バッター， 盗塁，イチロー， メジャーリーグ， ドラフト，… アイドルグループ， イベント， コンサート， アイドル，テレビ， ドラマ，… 選挙，投票， 演説，国会， 遊説，党，大統領 予算，法律，… 野球？ 芸能？ 政治？ Topic Model Topic 0 Topic 1 Topic 2 ※ トピックの名前（ラベル）はキーワードを見て人間が付与 トピック抽出のイメージ トピック推定のイメージ X日，アイドルグループの総選挙が行われ， 事前予測とは異なり，XXさんが1位を取得した． XXさんは，この逆転ホームランを受けて， 「驚いているが，いまはとにかく 主演しているドラマと舞台を頑張りたい」 との談話を発表した． ニュース記事例（文書） X日，アイドルグループの総選挙が行われ， 事前予測とは異なり，XXさんが1位を取得した． XXさんは，この逆転ホームランを受けて， 「驚いているが，いまはとにかく 主演しているドラマと舞台を頑張りたい」 との談話を発表した． 10% 45% 45% 野球 芸能 政治 トピック推定結果 野球 政治 芸能 Topic Model
27. トピックモデル は 生成モデル n 深層学習の後編の回で生成モデルの話をした u 何かの確率分布から世界ができるいると考えて u ある事柄に関する出来事の生起確率を学習させて u その確率に基づいて，新しい何かを生成 n トピックモデル は 上記の2番目の結果 u ごちゃっとした 文書 はトピックの混合 u トピック は 何らかの単語の塊 u ごちゃっと した 文章 からトピックを分離 p トピック = 一緒によく出てくる 単語 のセット 27
28. トピックモデルのイメージ 別解 n LEGO® を想像してみると良い u お城シリーズ や 警察シリーズ みたいな キット がある p お城シリーズ には 兵士 や お城の窓 など 特殊パーツ p 警察シリーズ には 警官 や パトカー用 の 特殊パーツ p 両方で 共通するパーツ も当然ある u 2つ以上のキットを掛け合わせて作ったらしい “何か” が 今，自分の手元に… u この “何か” を分解して，ブロックを色々と選り分けて 元のキットを推定する作業 が トピックモデル 28
29. どんなところで使われているか？ n 最初期：ニュース記事の分類 u Googleがニュース記事の自動分類などに適用し有名に n 現在：いろいろなところで u アンケートの自由記述文，クレーム処理，様々な文書 29
30. トピックモデル と 分散表現ベースのクラスタリング n トピックモデル u 様々なミックスジュースから，それらに含まれている果物とその量を推定する n 分散表現ベースのクラスタリング u 様々なミックスジュースそれぞれについて，似ているものをまとめる 30
31. 単語 の 重要度を考える n Breakfast とは u 朝に食べるご飯，朝食のことである。 u 例えば，白米やパン，芋，麵 などを主体として， 汁物や副菜などがセットで供されることが多い。 u アジアの多くの国では，屋台で朝食を食べることも多い。 u 含まれる名詞句 p 朝 ご飯 朝食 白米 パン 芋 麵 主体 汁物 副菜 セット アジア 国 屋台 31 全ての単語が同じ重み（重要度）ということはあり得るか？？ 重要な単語と，そうでもない単語があるのでは？
32. TF-IDFの考え方 n 単語の“重み”（重要度）を考える指標 u どの文章にも登場する単語の情報量は小さい u 滅多に出てこない単語の情報量は大きい u 単純に登場回数少ないものが重要とすると，S/N比悪化 u 特定の文章によく出てくるものが大事 n TF：Term Frequency u 単語の出現頻度 n DF：Document Frequency u ある単語を含む文書の数 n IDF：Inverse DF 32
33. TF-IDFの考え方 ある文書内の全単語数 ある単語 i の数 ある単語を含む文書数 文書の数 33
34. 34 基礎トレーニング 簡単な計算問題にチャレンジ
35. COS類似度の算出にチャレンジ 35
36. COS類似度の算出にチャレンジ 2次元の場合 3次元の場合 36
37. 考え方 n 文章に出てくる単語を列挙する（次元数の確定） u 文章1 p こおり，りんご，りんご，ごりら u 文章2 p すいか，ごりら，らっぱ，ぱんだ p こおり，りんご，ごりら，すいか，らっぱ，ぱんだ 元の数式に忠実に実装する場合の例 37
38. 考え方 n 単語の数をかぞえる u 文章1 p こおり，りんご，りんご，ごりら p こおり:1，りんご:2，ごりら1:，すいか:0，らっぱ:0，ぱんだ:0 u 文章2 p すいか，ごりら，らっぱ，ぱんだ p こおり:0，りんご:0，ごりら:1，すいか:1，らっぱ:1，ぱんだ:1 元の数式に忠実に実装する場合の例 38
39. 考え方 n かけたり，足したり 元の数式に忠実に実装する場合の例 完成！ 39
40. 考え方 n 文章1 u こおり，りんご，りんご，ごりら n 文章2 u すいか，ごりら，らっぱ，ぱんだ u 類似度はおおよそ， 0.204 40