chiVe_実用的な日本語単語ベクトル実現にむけて_20201208.pdf

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1. chiVe: 実用的な日本語単語ベクトル実現にむけて ワークス徳島人工知能NLP研究所 竹林佑斗 2020.12.08 WAP NLP Tech Talk #1 ~ Sudachi辞書と単語ベクトル ~
2. ワークス徳島人工知能NLP研究所 竹林佑斗 経歴： 和歌山高専 → 大阪大学（大学院） → ワークス徳島（2019~） 関わったこと： - ニューラル機械翻訳（在学中） - チャットボットの研究・開発 趣味： キャンプ、多肉植物、旅行 2 自己紹介
3. • chiVe: 実用的な日本語単語ベクトル • chiVeの実用面での課題 • chiVeの更なる改良 概要 3 github.com/WorksApplications/chiVe chiVe GitHub 検索
4. chiVe: 実用的な日本語単語ベクトル チャ イ ブ 4
5. • コンピュータにとって単語は記号 • 処理が難しい ◦ 例）すだち、かぼす、いぬ ◦ 「違うこと」しかわからない • コンピュータが扱えるように数値で表現 ◦ 単語間の距離も使える ◦ すだち <--> かぼす ◦ すだち <-------------> いぬ → 単語ベクトル 5 単語ベクトルとは すだち かぼす ゆこう いぬ ねこ 単語ベクトル空間 さる
6. 事前学習済みの単語ベクトル • コーパス（ラベル無しデータ）から、単語間の共起に基づき獲得 ◦ 単語ごとの、数百次元程度の実数値ベクトル ◦ word2vec, GloVe, fastText など • 様々なタスクで活用可能 ◦ 「対象タスクと直接関係がない（大規模）コーパス」を活用 • 公開リソースを利用することで、手軽に恩恵を得られる 6
7. 主な日本語の分散表現リソース 7 学習コーパス 付記 nwjc2vec NWJC 100億語規模コーパスNWJCを利用、基本的に研究目的に限る hottoSNS-w2v SNS, Wikipedia, Web 大規模なSNSやWebデータで学習、基本的に研究目的に限る 朝日新聞単語ベクトル 朝日新聞 朝日新聞のテキストで学習、基本的に研究目的に限る HR領域向け単語ベクトル 求人データ 求人検索エンジン「スタンバイ」のデータ Wikipedia2Vec Wikipedia 記事とリンクから、単語とエンティティの分散表現 係り受けに基づく 日本語単語埋込 Wikipedia 単語系列の前後ではなく係り受け関係 fastText Wikipedia, CommonCrawl サブワード（文字n-gram）、157言語 BPEmb Wikipedia Byte Pair Encodingによる教師無し分割、275言語
8. Sudachi Vector 実用で使えるものを目指す • 性能 • ライセンス 8 chiVeとは チャイブ（エゾネギ） ユリ科 ネギ属 チャイブ
9. chiVe: 実用的な日本語単語ベクトル • 100億語規模の超大規模Webコーパス NWJC （国語研） • 形態素解析器 Sudachi による複数粒度分割 9 Sudachiによる複数粒度分割の例 A単位 管 理 会 B単位 C単位 チャ イ ブ 選 挙 委 員 管 理 選 挙 委 員 会 選 挙 管 理 委 員 会
10. chiVe の作成方法（真鍋+ 2020） 1. テキストの前処理 2. 文分割（A, B, C単位でそれぞれ） 3. すべてをskip-gramで学習 10
11. chiVe の固有表現カバレッジ分析 拡張固有表現タグ付きコーパスを用いたカバレッジの評価 → full辞書を使ったものが、幅広い固有表現をカバー 11
12. → 複数の分割粒度を同時に学習に使用した方がより高い性能 chiVe の単語間類似度タスクの実験結果 12
13. 阿波 - 徳島 + 高知 = 土佐 13 アナロジータスクの例 vectors.most_similar(positive=["阿波", "高知"], negative=["徳島"], topn=5) # [('土佐', 0.620033860206604), # ('阿波踊り', 0.5988592505455017), # ('よさこい祭り', 0.5783430337905884), # ('安芸', 0.564490556716919), # ('高知県', 0.5591559410095215)] 徳島 阿波 単語ベクトル空間 高知 土佐
14. 一般公開 • github.com/WorksApplications/chiVe • Apache2.0: 商用利用可能 • 複数バージョン ◦ v1.0: Sudachi Full辞書 ◦ v1.1: Sudachi Core辞書, 表記統制 ◦ v1.2: Sudachi更新（文区切り）, Sudachi辞書更新 ◦ 複数の頻度足切りバージョンを用意 14
15. まとめ • chiVeは100億語規模の巨大なコーパスを使っている • Sudachi A単位, B単位, C単位すべての語を持つ • mc=5では約320万の語彙に対応 • Apache 2.0 ライセンスで一般公開、商用利用可能 15
16. chiVe の実用面での課題 （伸びしろ） 16
17. chatbotへの問合せを同じものでクラスタリングして分析・用例追加 17 実際のタスク 給与とは何ですか 賞与は収入に含まれますか？ ログインできない パスワードを忘れた 賞与は収入に含まれますか？ ログインできない パスワードを忘れた 給与とは何ですか
18. 未知語ほど情報量を持つ（はず） 18 課題1：未知語の問題 ※chiVeに限った話ではない XXXは収入に含まれますか？ XXXできない XXXを忘れた XXXとは何ですか 賞与は収入に含まれますか？ ログインできない パスワードを忘れた 給与とは何ですか 未知語 解決
19. • 「すだち」と「かぼす」がほとんど同じものとして扱われる → 例えば農業のドメインでは明確に分けたい 19 課題2：ドメイン適応の問題 ※chiVeに限った話ではない すだち かぼす ゆこう いぬ ねこ 単語ベクトル空間 さる すだち かぼす ゆこう いぬ ねこ 農業ドメインの 単語ベクトル空間 さる ドメイン適応
20. 同義語、関連語、対義語を区別できない 20 課題3：同義語の問題 ※chiVeに限った話ではない Sudachiの長所を教えて Sudachiの利点は？ Sudachiの特徴は？ Sudachiの短所は？ ベクトル類似度 0.95 0.93 0.96
21. 更なる改良 21
22. chiVe の更なる改良へ向けて 品質と利便性の向上へ向けて継続的に取り組んでいる 22 1. 未知語の問題 → 未知語を生成 2. ドメイン適応の問題 → データを拡充 3. 同義語の問題 → 同義語辞書の活用
23. 未知語ほど情報量を持つ（はず） 23 （再掲）未知語の問題 ※chiVeに限った話ではない XXXは収入に含まれますか？ XXXできない XXXを忘れた XXXとは何ですか 賞与は収入に含まれますか？ ログインできない パスワードを忘れた 給与とは何ですか 未知語 解決
24. 改良トピック1. 未知語の取り扱い 未知語（事前学習用コーパスに存在しない語）は大きな課題 • ナイーブな対処法 ◦ その語を無視する ◦ ランダムな「未知語ベクトル」を割り当てる • 未知語がタスクにおいて重要な場合、精度へ大きく影響 • 全ての語を含むコーパスを用意することは非現実的 24
25. 未知語に関する先行研究 未知語の「構成要素」から推定 • 漢字部首, 読み, バイト列, … Sudachi A単位がある！ 25 MIMICK (Pinter+ 2017) 文字から未知語ベクトルを生成 ※ 図は(Pinter+ 2017)より引用
26. 提案手法: 複合語ベクトル生成モデル（久本+ 2020） • 複合語ベクトル生成モデル ◦ 入力: 既知の構成語ベクトル ◦ 出力: 生成ベクトル ◦ 「既知の複合語ベクトル」を模倣 • 文字n-gramより 有効なケースがありうると想定 26
27. 生成ベクトル 1 1.000 地方労働委員会 0.695 人事委員会 2 0.745 中央労働委員会 0.690 労使委員会 3 0.656 公益委員会 0.682 労働政策審議会 4 0.652 地労委 0.673 地方労働委員会 5 0.643 労働委員会 0.668 組合法 実験結果: 生成ベクトルの類似例 「地方労働委員会」 27 • 検証/評価セットでhit@10が約30% • 模倣は不十分でも「下流タスク」では有用かもしれない 模倣元ベクトルが 最上位ではない 「地方 / 労働 / 委員 / 会」 学習したモデルで生成 類似ベクトルtop5
28. 提案手法の問題点と今後の予定 • 実用上の難点 ◦ 未知語が「既知の構成語」から構成されている必要がある ◦ 構成語系列のスパンを特定する必要がある ◦ 利用時にモデルによる生成が必要 • 今後の予定 ◦ 改良機構の模索、成功・失敗例の分析 ◦ 文字・サブワードレベルからの未知語対応 ◦ 品詞（名詞句、複合動詞、...）や文字種（漢字、カタカナ語、...）に適した手法 の検討 28
29. • 「すだち」と「かぼす」がほとんど同じものとして扱われる → 例えば農業のドメインでは明確に分けたい 29 （再掲）ドメイン適応の問題 ※chiVeに限った話ではない すだち かぼす ゆこう いぬ ねこ 単語ベクトル空間 さる すだち かぼす ゆこう いぬ ねこ 農業ドメインの 単語ベクトル空間 さる ドメイン適応
30. 改良トピック2. ドメイン適応 • ドメインデータで単語ベクトルを学習する • 問題：ドメインのデータが小さい → 学習には不十分 30 単語ベクトルの 学習 （少量の） ドメインコーパス • 徳島で生まれた「すだち」の全国シェアはほぼ100％です。 • 「すだち」と「かぼす」は大きさが違う。 :
31. 改良トピック2. ドメイン適応 • 問題：ドメインのデータが小さい → 学習には不十分 • 検討手法: ドメイン類似度推定モデルによるデータの自動獲得 31 単語ベクトルの 学習 （大規模な） 一般コーパス （少量の） ドメインコーパス 類似データ ① 検索ステップ ② 学習ステップ 類似度 推定モデル
32. 同義語、関連語、対義語を区別できない 32 (再掲）同義語の問題 ※chiVeに限った話ではない Sudachiの長所を教えて Sudachiの利点は？ Sudachiの特徴は？ Sudachiの短所は？ ベクトル類似度 0.95 0.93 0.96
33. 改良トピック3. 同義語辞書の活用 • Sudachi同義語辞書 33
34. 同義語内の関係は詳細であるため学習は難しいと仮定 → まずはWordNetで 34 初めは同義語内の関係は難しそう 風呂 部分・全体語 浴槽 湯舟 バスタブ 家具 上位・下位語 同義語
35. 同義語資源からRelation Embeddingを獲得 TransE (Bordes+ 2013) を利用 35 h: 浴槽 t: 風呂 r: 全体語 head: 浴槽 tail: 風呂 relation : 全体語
36. まとめ • chiVe: 実用的な日本語単語ベクトル ◦ 100億語規模のWebコーパス NWJC ◦ 形態素解析器 Sudachi による複数粒度分割 ◦ Apache 2.0 ライセンスで一般公開、商用利用可能 • chiVeの更なる改良 ◦ 未知語の取り扱い ◦ ドメイン適応 ◦ 同義語辞書の活用 36 github.com/WorksApplications/chiVe 質問・議論のための Slack もあります！ chiVe GitHub 検索