CNNによるテキスト分類

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   2016.03.02 @tkengo CNNによる テキスト分類

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   目次 • 畳み込みニューラルネット(CNN) • CNNのNLPへの適用 • テキスト分類デモ • 参考

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   畳み込み ニューラルネット

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   畳み込みニューラルネット • 人間の視覚野をシミュレーション • 画像認識の分野で広く使われる • カーネルをスライドさせて特徴マップを得る

5. 5.

   畳み込みニューラルネット • NLPへCNNを適用してうまくいくのか？ • そもそもどうやって適用するのか？ • NLPでは既にRNNが良く使われているのでは？

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   畳み込みニューラルネット • NLPへCNNを適用してうまくいくのか？ • そもそもどうやって適用するのか？ • NLPでは既にRNNが良く使われているのでは？ ➜いくつかの実験で良い結果が出ている ➜このあと説明します ➜使われていると思う。現時点ではCNNが全て

   　において万能だという結論ではないと思う
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   CNNのNLPへの適用

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   CNNのNLPへの適用 • テキスト内の単語をベクトル化する必要がある • BoWモデルやWordEmbeddingモデル • BoWは単純だけど各単語間の関連が皆無 • WordEmbeddingは話題のword2vec vector('Paris')

   - vector('France') + vector(‘Italy’) vector(‘Roma’) vector('king') - vector('man') + vector(‘woman') vector('queen') ⇡ ⇡
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   CNNのNLPへの適用 • 分類したいテキストに含まれる単語をベクトル化 • それを並べた行列がそのテキストの表現 • 単語数が一致しない場合はパディングで埋める 犬も猫も好き 犬 も

   猫 も 好き    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ トトロが好き トトロ が 好き <PAD> <PAD>    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ “トトロ”のベクトル “犬”のベクトル
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    CNNのNLPへの適用 • カーネルの幅は単語ベクトルと同じ幅に固定 • カーネルの高さは2-5くらいの範囲 • 1単語ずつスライドさせて畳み込んでいく   

    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ
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    CNNのNLPへの適用 • 畳み込み層の後にはプーリング層も配置 • 活性化関数ReLUを適用した後に全結合層 • 最後にsoftmax関数を適用

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    テキスト分類デモ

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    モチベーション • LINE占い内で悩み相談所というサービスを展開 • 悩み内容にはそれぞれカテゴリが紐付いている • 悩み内容のカテゴリを自動分類できないかな？ カテゴリ

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    単純なNNでテキスト分類 • 最初は隠れ層が1つの単純な順伝播型で実装 • 単語ベクトルにはBoWモデルを使用 • 130,000件のデータを数時間かけて学習 • 65%〜70%程度の精度。もう少し精度ほしい

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    CNNでテキスト分類 • 全部で5層のディープニューラルネット • 単語ベクトルにはWordEmbeddingモデルを使用 • 130,000件のデータを20時間かけて学習 • 75%〜80%程度の精度

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    参考

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    参考 • Convolutional Neural Networks for Sentence Classification • http://arxiv.org/pdf/1408.5882v2.pdf

    • word2vec • https://code.google.com/archive/p/word2vec/ • 実装 • https://github.com/tkengo/tf/blob/master/cnn_text_classification/train.py • TensorFlow • https://www.tensorflow.org/