⾔言語資源と付き合う

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1. ⾔言語資源と付き合う 2012/06/07 @ PFIセミナー 株式会社Preferred Infrastructure 海野 　裕也
2. ⾃自⼰己紹介 l  海野 　裕也 l  @unnonouno l  unno/no/uno l  研究開発部⾨門 l  Jubatusチームリーダー l  専⾨門 l  ⾃自然⾔言語処理理 l  統語解析、⽂文圧縮、同義語抽出＋クエリ拡張、⼊入⼒力力⽀支援 l  テキストマイニング l  ⾔言語横断テキストマイニング、曖昧パターンマッチ 2
3. 今⽇日はゆるふわです 3
4. 今⽇日のゴール l  ⾔言語処理理における⾔言語資源の重要性を認識識する l  ⾔言語資源に絡む⽤用語を知る l  ⾔言語資源に関連する研究の紹介 l  これから⾔言語資源とどう付き合うべきか 4
5. アジェンダ 1.  ⾔言語処理理と⾔言語資源 2.  ⾔言語資源とは何か 3.  ⾔言語資源の作成 4.  ⾔言語資源と付き合う 5
6. ⾔言語処理理と⾔言語資源 6
7. ⾃自然⾔言語処理理のタスク l  ⼊入⼒力力は⾃自然⽂文 l  出⼒力力はタスクによって違う l  形態素解析なら形態素列列が出⼒力力 7 何か⾔言語処理理 テキスト ⾔言語処理理 結果
8. 処理理とリソース（規則）の分離離 l  処理理と規則（辞書）の分離離 l  辞書は肥⼤大化、複雑化、メンテナンスの低下 l  辞書のメンテナンス性も主要な課題（前回のセミナー） 8 エン ジン テキスト ⾔言語処理理 結果 辞書 +
9. 機械学習時代の⾃自然⾔言語処理理 l  今まで⼿手で作っていたパラメータは⾃自動調整 l  辞書の⽐比重は⼩小さく l  代わりに膨⼤大なタグ付きコーパスが必要になった 9 エン ジン テキスト ⾔言語処理理 結果 パラメー タ + タグ付き コーパス 学習 辞書
10. お客さんが絡むと・・・ l  お客さんの分野でちゃんと動くのか？ l  辞書のメンテナンスは困難 l  データを作ってもらうのも困難 l  そうはいっても真の課題がわかるのはお客さんだけ 10 エン ジン テキスト ⾔言語処理理 結果 パラメー タ + タグ付き コーパス 学習 辞書
11. 課題は増えていく l  辞書のメンテナンス l  「辞書に追加したのに⾒見見つけてくれないよ！」 l  「変な単語が出てきちゃうよ！」 l  コーパス作成 l  「データは何件作ればいいの？」 l  「データ作るの⼤大変なんだけど」 11 技術で解決したい！
12. ⼿手法よりもデータが重要 l  タスクの複雑さは⼿手法よりもデータに依存 l  データに依存して難易易度度が変わる l  形態素解析しやすい⽂文書、しにくい⽂文書、しやすい⾔言語、しに くい⾔言語 l  精度度を担っているのはほとんどが⾔言語資源 l  良良い規則を作る l  良良い辞書を作る l  良良い正解データを作る 12
13. ⾔言語資源とは何か 13
14. ⾔言語資源とは何か ⼤大雑把には２種類に⼤大別される l  コーパス l  辞書 14 言語資源（げんごしげん）とは、自然言語を研究するさい に用いられる資源のこと。 辞書やコーパス、シソーラス、 インフォーマントなどがこれにあたる。　(Wikipedia)
15. 「コーパス」とは？ l  基本的には実際に使われた⽂文をたくさん集めたデータ l  ⾃自然⾔言語処理理以外でも使われる l  コーパス⾔言語学 l  構造化した情報が付与されてない場合もある 15 コーパス（corpus）とは、言語学において、自然言語 処理の研究に用いるため、自然言語の文章を構造化 し大規模に集積したもの。構造化では言語的な情報 （品詞、統語構造など）が付与される。コンピュータ利 用が進み、電子化データとなった。 (Wikipedia)
16. アノテーション（注釈）とは？ l  テキストデータに対して付与された正解情報 l  固有表現抽出なら正解タグ l  単語分割なら分割ラベル l  統語解析なら句句構造や依存構造 l  正解付与する⼈人のことをアノテーターと呼ぶ 16 ChaKi
17. 注釈の整合性とタスクの難易易度度 l  ⼈人間が注釈をつけても曖昧なことがある l  例例：係り受け解析の⼈人間同⼠士の⼀一致率率率は90％くらい l  数値上これ以上の精度度はそもそも不不可能 l  AさんがOKと⾔言っても、BさんはNOと⾔言う l  ⼀一致率率率がそもそも70%くらいにしかならないタスクもあ る 17
18. 「κはいくつですか？」 l  Inter-annotator agreement l  アノテーター間でどれくらい同意が取れるか l  ⼀一般的にはκ統計量量を⽤用いる l  Pr(a): 評価が⼀一致する確率率率 l  Pr(e): 独⽴立立だと仮定した場合に⼀一致する確率率率 18
19. 注釈付きコーパスあれこれ l  ツリーバンク l  統語構造のアノテーションがついたコーパス l  統語構造は⽊木構造で表現されることが多いため、こう呼ばれる l  対訳コーパス l  翻訳関係にある⽂文対を集めたコーパス 19
20. 「辞書」とは？ l  特定の⾔言語単位に対する⾔言語情報資源 l  例例：⾳音素、形態素、単語、意味役割… l  データによって情報の粒粒度度は様々 l  単なる単語集合 l  品詞情報 l  各種情報 l  いわゆる「辞典」のことではない l  お客様先で使うときは注意 l  NLPの⽂文脈だと機械が利利⽤用するためのリソースの意味 20
21. 辞書あれこれ l  単語辞書 l  何かしらの「単語」の⼀一覧 l  その他の情報（品詞、読み、活⽤用など）が付与されることもあ る l  シソーラス l  類語や上位語・下位語関係など、語と語の意味の粒粒度度の関係が 付与された辞書 l  紙に書かれたシソーラスもあります l  訳語辞書 l  訳語関係にある単語対の⼀一覧 21
22. コーパスと辞書の違いは？ l  コーパスは「⽂文書の事例例」ベース、辞書は「単語や複合 語などの⾔言語単位」ベース l  ・・・と書いてみたが、たぶん割りと曖昧 22
23. メジャーな⾔言語資源を幾つか・・・ l  コーパス l  京都⼤大学テキストコーパス l  現代⽇日本語書き⾔言葉葉均衡コーパス l  EDRコーパス l  ATR⾳音素バランス503⽂文 l  Penn Treebank l  辞書 l  IPA辞書 l  ⽇日本語語彙体系 l  EDR辞書 l  WordNet 23
24. 京都⼤大学テキストコーパス l  京⼤大⿊黒橋研究室 l  毎⽇日新聞1995年年データに対して、⼈人⼿手でタグ付け l  形態素解析、係り受け解析、照応解析などの情報 24 * 0 26D 村山 むらやま * 名詞 人名 * * 富市 とみいち * 名詞 人名 * * 首相 しゅしょう * 名詞 普通名詞 * * は は * 助詞 副助詞 * * * 1 2D 年頭 ねんとう * 名詞 普通名詞 * * に に * 助詞 格助詞 * * * 2 6D あたり あたり あたる 動詞 * 子音動詞ラ行 基本連用形
25. 現代⽇日本語書き⾔言葉葉均衡コーパス (BCCWJ) l  国⽴立立国語研究所 l  世の中に流流通する様々な分野の⽂文書から、均等にサンプ リングしたようなコーパスを⽬目指している 25 <corpus lang="japanese"> <article articleID="OC14_03054m" genre="OC"> <sentence> <mor pos="名詞-普通名詞-一般" rd="チエ">知恵</mor> <mor pos="名詞-普通名詞-一般" rd="ブクロ">袋</mor> <mor pos="助詞-格助詞" rd="ニ">に</mor> <mor pos="動詞-非自立可能" rd="シ" bfm="スル">し</mor> <mor pos="助動詞" rd="タ" bfm="タ">た</mor> <mor pos="名詞-普通名詞-サ変可能" rd="シツモン">質問</mor> <mor pos="助詞-格助詞" rd="デ">で</mor>
26. ATR⾳音素バランス503⽂文 l  ATR （国際電気通信基礎技術研究所） l  ⾳音声認識識⽤用のデータセット l  味のある例例⽂文で有名（by @tkng） l  「あらゆる現実を全て⾃自分の⽅方へねじ曲げたのだ」 26
27. Penn Treebank l  ペンシルバニア⼤大学 l  Wall Street JournalやBrown Corpusに品詞と統語構造 をタグ付け l  最も有名なタグ付きコーパスの１つ 27 ( (S (NP-SBJ (NP (NNP Pierre) (NNP Vinken) ) (, ,) (ADJP (NP (CD 61) (NNS years) ) (JJ old) ) (, ,) ) (VP (MD will) …
28. Google N-gram コーパス l  Google l  ウェブ上でクロールしたデータに単語1~7グラムの中で、 頻度度の⾼高いものとその頻度度をまとめたデータ 28 の 呼び声 王宮 の お触れ × 2 30 の 呼び声 王宮 の お触れ × 3 51 の 呼び声 砂塵 の 大 竜巻 × 28 の 呼び声 破 界 伝 ( 5 43 の 呼び声 神 の 宣告 × 3 25 の 呼び声 第 壱 章 チェーン ・ 20 の 呼び声 罠 【 永続 】 自分 22 の 呼び声 聖なる バリア - ミラーフォース - 194
29. タグ付きコーパスの探し⽅方 l  紹介しているページ l  NAIST松本研のページ l  ⾔言語資源を管理理しているサイト l  Linguistic Data Consortium (LDC) l  ⾔言語資源協会 (GSK) l  個別に⼊入⼿手 l  個⼈人が作成している場合がある 29
30. ⾔言語資源の作成 30
31. ⾔言語資源を作るのは⼤大変！ l  統制のとれた⾔言語資源を作るのは⼤大変 l  統括マネージャー＋アノテーター複数⼈人 l  同⼀一データに対して2⼈人以上のアノテーション l  定例例ミーティング、問題の洗い出し l  ⼀一般的に年年単位のプロジェクトになる l  膨⼤大な⼈人件費 31 しかし，大規模コーパスは通常，膨大な試行錯誤の累積 として成立している。当初に定めた仕様にしたがって実装 を進めるなかで多くの問題が発見され，それらに対処す る過程で，仕様が精密化されてゆくが，ときとして仕様に 矛盾が発見されることもあり，その結果，過去の作業に遡 及した修正作業を行わなければならない事態なども発生 する。　「日本語話し言葉コーパスの構築法」より
32. コーパス作成の例例 l  GENIA corpus l  @東⼤大辻井研 l  分⼦子⽣生物学論論⽂文中に記載される、タンパク質の反応に関する情 報抽出のアノテーションつきコーパス l  BCCWJ l  @国⽴立立国語研究所 l  8つのグループ、5年年間（2006~2010年年） l  EDRコーパス l  @NICT l  1辞書、1ライセンス120万円 32
33. ルールベースから機械学習へ 規則作りからコーパス作りへ l  リソースづくりがコーパスづくりに変わっただけでコス ト変わってないんでは・・・？ 33 ⼈人⼿手のリ ソース（辞 書、規 則…） 処理理エ ンジン ⼤大量量コーパ ス 学習エ ンジン ＋ ＋
34. コーパスと⾃自然⾔言語処理理・機械学習関連での研究 より効率率率よく性能を上げることが研究テーマになる 1.  タグ無しコーパスの積極的な利利⽤用 l  半教師有り学習 l  転移学習 2.  コーパス作成の効率率率化 l  能動学習 3.  ⾮非専⾨門家の利利⽤用 l  Learning from Crowds 4.  コーパス作成環境の整備 34
35. 1. タグ無しコーパスの利利⽤用 l  半教師有り学習 l  ラベル付きデータ（タグ付きコーパス）と⼤大量量のラベルなし データ（⽣生コーパス）から学習 l  ラベル付きデータのみの時よりも効率率率が良良い l  転移学習 l  学習データと適応先のデータで分野が異異なるという問題設定 l  学習データのみを使うよりも、適応先ドメインのタグ無しデー タを使ったほうが効率率率が良良い 35
36. 2. コーパス作成の効率率率化 l  能動学習 l  最も効率率率良良く学習できる正解ラベル（アノテーション）から順 番につけていく l  単純にランダムな順序で学習するよりも効率率率が良良い l  ⼤大岩さんのPFIセミナーを参照 36
37. 3. ⾮非専⾨門家の利利⽤用 l  Learning From Crowds l  ノイズがある、アノテーターに能⼒力力差があるという前提での機 械学習の⽅方法論論 l  Amazon Mechanical Turkを利利⽤用した研究などが近年年盛ん 37
38. 4. コーパス作成環境の整備 l  アノテーション⾃自体の研究 l  アノテーションのツール l  実際にコーパスを作ったときの報告 l  テキストアノテーションワークショップ l  http://nlp.nii.ac.jp/tawc/ l  アノテーションの設計、⽅方法論論、⽀支援等に関する会議 l  2012/8/6, 7 @NII 38
39. ⾔言語資源とどう付き合うか 39
40. ある⽇日ルールが適⽤用できなくなる瞬間 l  「NMB à ミネベア」だと思ってたら、ある⽇日から NMB48が・・・ l  「スイカ à ⻄西⽠瓜」だと思ってたら、ある⽇日からSuica が・・・ l  機械学習 or ルールベースとは独⽴立立の問題 l  モデルが適⽤用できなくなる l  ルールが適⽤用できなくなる 40
41. 同じ問題は機械学習でも起こりうる l  未知の領領域のデータに対してどう振る舞うのか？ 41
42. 分類基準が変えたら何が起こるのか？ l  誤分類が改善される l  新しいルールの追加 l  ルールの修正 l  再学習を⾛走らせる l  今までうまく動いていたデータは？ l  影響がないとは思えない l  それは充分に検証しましたか？ l  そんなこといってもイタチごっこじゃないか l  そうですね l  だから何もしなくていいとは思えない 42
43. 疑⼼心暗⻤⿁鬼 l  いつか破綻するかもしれない l  実はもう破綻しているのかもしれない l  ⾒見見つかる間違い、増える問い合わせ l  説明できないロジック・・・ 43
44. 全てを疑ったとき、信じられるのは⽤用例例だけ l  ⽤用例例に対する判断は変わらない l  「NMBのキーボードを買った」がNMB48になることはない l  「スイカ割りをした」がSuicaになることはない l  信じられるものだけを信じる l  ⽤用例例は単体テストのようなもの l  ロジック（ルール）だけあってテスト（事例例）のないプログラ ムを信⽤用できますか？ l  テストで全てを⾔言えるわけではないが、何もないより説得⼒力力が ある 44 用例のよさは，それが実際に人間によって使われた表現で あるという意味で，健全でかつ安定した情報であるという点 にあるだろう． （自然言語処理, 岩波より）
45. お客さんが報告できるのは⽤用例例だけ l  どの例例をどう間違えたか l  「NMB48がたくさん引っかかるんだけど！」 l  内部がどうなっているかはわからない l  内部の詳細なロジックを理理解して使ってもらうのは厳しい l  どの例例をどう間違えたかならわかるはず（多分） 　 45
46. 基準が変わることとは別 問題⾃自体が変わった場合とは別、問題は切切り分ける l  本当に変わった l  「ホークス à ダイエー」から「ホークス à ソフトバンク」 l  粒粒度度が変わった l  「iPhone à 携帯電話」から「iPhone à スマートフォン」 l  気分が変わった l  ⾟辛い・・・ l  Inter-annotator agreement 46
47. 考えるべき問題設定？ l  既存の⾔言語資源＋⽣生コーパス＋お客様保有資源＋お客様 ⾃自⾝身＋⾮非専⾨門家 l  使えるものはなんでも使う 47 エン ジン テキスト ⾔言語処理理 結果 パラメー タ + タグ付き コーパス 学習 辞書 検証
48. まとめ l  ⾔言語処理理の振る舞いを決めるうえで⾔言語資源は重要 l  ⼤大別するとコーパスと辞書がある l  ⾔言語資源を作るのは⼤大変 l  数億という単位でお⾦金金がかかっている・・・ l  ⽤用例例をベースとして考える l  規則はいつか破綻する可能性がある l  ⽤用例例をためる、管理理する、全体の仕組みを考える 48