Category: ソフトウェア

Python Keyphrase extraction (pke) というモジュールがあります。TextRank等著名なキーフレーズ抽出手法をサポートしているPython用パッケージです。 GiNZAの登場により、内部でspacyを使っているソフトウェアが日本語でも使えるようになったケースが増えてきているのですが、pkeも最近の更新で完全に無改造で日本語を扱えるようになりました。 それ以前にpkeを日本語で使うための記事がいくつかあります。 はじめての自然言語処理 第5回 pke によるキーフレーズ抽出 2021年版PKEライブラリーによる日本語キーフレーズ処理のサンプル・PKEをアップデートしたら動かなくなってしまった方へ pkeはここのところ頻繁に更新があり、ストップワード以外は無改造で動くようになっていました。ストップワードに関しても先の記事のようなハックをしないで済むようなPRを出したところ、もうちょっと洗練されたコードに置き換わってくれました。ともあれ上記の記事の方法と使い方がちょっと変わってしまったのでここに記録しておきます。サンプルはオージス総研の記事に倣います。 language=’ja’とした場合、spacyの利用可能なモデルから’ja’で始まる最初のモデルを利用します。したがって、ginzaが入っていればja_ginzaモデルが自動的に利用されます。

かな漢字変換や形態素解析といった処理を行うにあたって、辞書は必要不可欠な存在です。これを一から自作することを考えています。 適切な単語のリストの作成 単語に対する読み、品詞の追加 単語に対するコスト値の算出 データソースはWikipediaを使う こんな感じでおそらくはできるでしょう。時間はかかると思うので、ゆっくり考えていくつもりです。 今はまず教師なし機械学習による単語分割を使って、単語リストを作ることを試みています。これについては階層Pitman-Yor過程に基づく可変長n-gram言語モデル(VPYLM)の実装が複数あり、それを使うことである程度下処理ができます。 latticelm C++/OpenFSTによる実装 vpylml-python C++/Pythonによる実装 (解説記事) Wikipediaの記事はhttps://dumps.wikimedia.org/jawiki/からダウンロードできます。本文のダンプはjawiki-latest-pages-articles.xml.bz2というファイル名です。これをWikipedia ExtractorというPythonスクリプトでプレーンテキストに変換できます。変換時に警告が出ますが、それはたいてい自己参照に関するものなので、放っておいても大丈夫そうです。 さしあたって、展開ディレクトリ/AA/wiki_00を対象にlatticelmをデフォルトパラメータで実施したところ、以下のような感じになりました。 ちょっと分割されすぎですね…ハイパーパラメータはいろいろとあるので、チューニングはいろいろと必要そうではあります。他に試された人の解説によると、初期状態がすべて分割されている点が大きいとのことです。 以前の記事で紹介した「続・わかりやすいパターン認識 教師なし学習入門」には通常のPitman-Yor過程までは解説されており、VPYMLに関してはなんとなくでしか理解出来ていません。もう少し自分の理解も深めたいところです。 単語分割自体は系列ラベル問題とみなしてRecurrent Neural Networkベースで処理することも出来るそうですが、教師あり学習なのできちんとしたデータセットを作る必要があります。そこにたどり着くまでのところを、教師なし学習との組み合わせでなんとか実現したいところです。

先日、NEologd Casual Talksというイベントに参加してきました。mecab-ipadicに新しいエントリーを追加するmecab-ipadic-neologdに関するイベントでした(Togetterまとめ)。 その中で改めて感じたのは、自由なデータの重要性です。イベントでは「言語資源」という観点でのデータの重要性が語られていました。形態素解析器の辞書として、継続的に更新・リリースがなされているのはNEologd以外ほとんどないという指摘がありました。 自分も2012年にSoftware Freedom Dayの国内イベントで「自由なデータ」という題で発表をしました。 自由なデータ from Takatsugu Nokubi 今になって改めてこの資料を見ると、現在は若干状況が変化している部分もあります。NEologdの出現は、まさしくその一つです。 また、日本語の文章チェッカーとしてtextlintという実装の日本語ルールを作成・公開している人がいます。これまでLanguageToolに若干のルールをコミットしてきましたが、textlintのほうがかなり充実している感じです。 最近は機械学習をやってみたりしているのですが、これもまさにデータの質がかなり重要な領域です。変なデータを元に学習すると、そもそも学習が収束しなかったり、期待しない結果を返すモデルができてしまったりします。この領域でも、チュートリアルに使われる定番のデータセットが公開されています(MNIST, CIFAR-10等)。 最近、自分も画像分類タスクのテストのために作ったデータセットはあるので、なんとか公開できる形にできないかと考えています。実データはInstagramにあるもので、個々の画像のライセンスを確認しないまま集めて分類したのですが、画像URLの一覧という形なら問題なく配布できると思います。オライリー「実践 機械学習システム」でも感情分析用のツイートデータを人力で分類したもののID一覧から実データを取得する、という方法が取られていました。   実際に自分でデータの分類をやってみると、「どこまでをこの分類に含めるべきか」という根源的な問題を実感できます。実際、単純に検索しただけだと「明らかにおかしい」というものから「これはどうなんだろう」というものも出てきます。 この点について、先日の発表の中で印象的だったのが片山さんの「ファッションが大好きなので無限に洋服の文字列データを眺めるのが楽しかった」という部分でした。特定のドメインのテキストでも、きっと同じような感覚があるのだろうとなんとなく感じています。 ともあれ、公開できる形になったら、改めて告知したいと思います。