最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。
理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。
ちなみに、失敗した話が多いです。
word2vecと単語のベクトル表現
word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。
単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、この方法で、スパム単語の獲得を今度やろうと考えています。
しかしword2vecで面白いのが、単語の演算が(精度高く)できることです。例えば「king-man+woman」をベクトル演算してみると、「女性でいうところのking」つまり「queen」が出てきますよ、と*2。
単語のベクトル表現を１段落で大雑把に正当化すると、「ある単語は、ある文脈で出やすいはずだ、共起してるはずだ」ということだと理解しています。例えば「初音ミク最高！！！」「ミクはニコ動でブレイク」といった文章から、ミクは「最高」で「ニコ動」という素性が推測できたり、「ミクはボカロ」「KAITOはボカロ」といった文章から、ミクもKAITOも「ボカロ」という素性が大きい、と推測できたり(結局は、どう共起するか、ということ)。
このあたりのお話は、海野さんによるこちらのslideshareが詳しいです。
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
ということで、実験に移ります。
コーパスは、表題の通り、Twitterのツイートです。ただし、
- 形態素解析の辞書は、vingowのタグも含む(つまり"初音ミク"のような新語がコーパスにあったりします)
- 検索ワードは
"。,！,？+-\n+-笑+-「+-」+-w+-ｗ+-(+-（+-http+-https+exclude:retweets"
- URL投稿やリツイートを含まない
- 「(」「「」「ｗ」「#」あたりを含むと形態素解析失敗しそうなので、含まない*3
- 10単語以下のツイートも文章として崩壊してそうなので、含まない
- 半角・全角は正規化(ｱ１→ア1)
- 132万1252ツイート、174MB
だいたいこんな感じです。
実験プログラム
yamitzky/word2vec-japanese-twitter · GitHub
プログラムは、github上にアップロードしてあります(ツイートのデータはDBからダンプしているので、取得プログラムはありません)。
また、実験結果のモデルファイルも置いてあります。余談ですが、モデルデータであれば著作権法上も大丈夫であると考えています(参考)。
また、あんちべさんによる自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！の記事を参考にしています。ありがとうございます。
実験１：とりあえず実験
例えば、各単語に似ている単語を出してみます。左から順に近いですが、
akb：nmb ske hkt 48 乃木坂 exile 東海 hy 集い 背番号
ミク：ザク 初音 誕生 レミオロメン 米津 杏子 sug happybirthday lat グフ
北海道：名古屋 京都 新潟 仙台 長野 大阪 札幌 長崎 東京 神戸
スルー：無視 補導 放置 拒否 敬遠 削除 退会 ブロック 解除 解放
など、なんか良さそうです。しかし、全然ダメなのもあって、
スク水：似非 赤ずきん 純潔 トランクス 革靴 紺 壷 剣士 カーディガン 赤毛
しょこたん：兼ね合い ひれ伏す デール 木製 atsushi 松たか子 gu ストライプ 島田 念願
あと、リア充に関しては「ハゲ」が一番近いという結果が出たのですが、定性的な解釈をお待ちしております。
リア充：ハゲ ナルシスト 腐女子 ババア ニート イケメン キモオタ 帝京 リスニング 反則
「近い単語」をどう解釈できるかで言うと、「それを素性ベクトルで表現した時、距離が近そうか」ということだと思います。つまり、似た要素を持っているか。必ずしも、直感的な「意味」を表すかはわからない、と思います。
また、ここらへんのダメな理由は、だいたい出現頻度の少なさ(コーパスの性質)で理由付けできる気はします。逆に、出現が多い単語(≒ツイッターでよくつぶやかれる単語)ほど、精度が高くなりそうです。
次に単語の演算をしてみます。A-B+Cは、単語のアナロジー「BにおけるAは、Cにおける何か」を表します。
良かったものとしては、
akb-東京+大阪：nmb hkt ske 乃木坂 jump spyair しょこたん 48 立見 exile
彼氏-男+女：彼女 友達 弟 恋人 知り合い お父さん お母さん リア充 旦那 誰々
こちらもひどいものはひどくて(というか、酷いのがほとんど)、
日本-東京+ロンドン：戦車 自国 国々 国外 世論 在り方 有数 ウイグル 最高峰 従来
Twitterでよくつぶやかれそうな場所に関するものでも、このように失敗するのはちょっと残念でしたが、そういう共起の仕方をしないのかもしれません*4。
実験２：コーパスの量の変更
コーパス量が減ると、どう失敗していくか、というのを確認したかったです。ツイート数を、10万ツイートに絞ります。ファイルサイズはだいたい12MBです。
すると、
akb：ワンピース 司令 唯一 ed 雄 王様 パーカー 沢 ガ ガラス
ミク：たった 前半 丸 ラブライブ 級 プレミアム 講座 23 発売 誕生
北海道：長野 rad ギリ みなさん 後藤 夕食 ジル ゲリラ 大阪 セガ
など、結構ダメですね！
僕の最初の状態とかまさにこれで、コーパスの量が少ないと、まともに動きません*5。特に、これはコーパスの性質によっても変わると思います(後述)。もう少し厳密に言うと、ほしい情報についてのコーパスの量が少ないと、まともに動かないのではないかと予想しています(後述)。
逆に、もっとデータ量が増えたら、もっと有意義かもしれません。今後に期待！
その他の実験：
window、sizeなどを変えてみたのですが、それほど大きな変更ないように感じました。ただし、sizeは少なすぎるとダメです。windowは多すぎるとダメです。このあたりを気をつけていただければ大丈夫かな、と。
気になる方は、モデルファイルを突っ込んであるので、試してみてください(ちゃんと評価をやろうと思ってたけど、あ、コーパスの時点でこりゃダメそうだなと思って諦めました)。言語によっても違いますので、このあたり、誰かがちゃんと定量的に見てくださると非常にありがたいです。
あとは、例えば体言を原形にするとか、単語を単語+品詞にするとか、コーパスづくりのところで工夫できるかな、と思います(やってないし多分やらない)
雑感
雑感としては、コーパスについてもっとちゃんと考えるべきだったなと思います。
という意見があったりして(というか私が不勉強でそういう意識を全く持てていなかった)、それを実感した構図です。
で、この場合だとどういうことかというと、「艦これのベクトル表現獲得」だったら「艦これスレコーパス」は妥当だし、「英辞郎データ」を使えば「日英翻訳」ができるだろう、と。じゃあ、「ツイートコーパス」だと何ができるの？という話です。
これに関して、明確な答えは出てないんですが、広く取ってきたツイートというのは「一般人の評判を反映してるかも」とか「新語の意味がわかるかも」とか、そういったあたりの情報が取り出せるかもな、ということです。そうはいっても、「広く浅く」なコーパスでできることってほぼないですね、word2vecの場合*6。
また、コーパスに関してもう一つ感じるのが、ドメインを絞っている方が、より少ないコーパスで動きそうだ、と思います。あんちべさんの艦これのデータは6.5MBくらいしかないのですが、艦娘*7に関する素性はよく獲得できています(逆に一般名詞はひょっとしたら弱い、かも)。
これらを注意点としてまとめるなら、先にどういう情報を知りたいか決めてからコーパスを作ると、もっと有意義になると思います。例えば評判を反映したいなら、トヨタなら「車」「中古」「道路」「タイヤ」をトラックワードにしてコーパスを作れば、そういう評判の素性獲得が、もっと少ないコーパスでできるかもしれません(本当に例えばですけど、商品を「満足度」の素性で比較できるかも、とか)。
(追記) [Mikolov+ 2013]でも指摘されていますが、単語のベクトル表現は自然言語処理のアプリケーション(応用)に非常に役に立つだろう、と言及されています(符号としての単語だったものが、素性の塊として扱えるので、夢広がります)。そういう用途でword2vecはそもそも使えると思いますが、そういう用途だとTwitterコーパスは少し不適切だと思います的エクスキューズを書いておきます。
参考文献
追記
データ量を182万ツイートまで増やして、ちょっと遊んでみました。
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リア充はサイテーです。各位参考にしてください。
