【入門】自然言語処理でできることをいくつかPythonで実装してみる！

こんにちは！

消費財メーカーでデジタルマーケター・データサイエンティストを経験後、現在は独立して働いているウマたん(@statistics1012)です！

自然言語処理は、機械に人間の言葉を理解させる上で非常に重要な領域。

しかーし、あんまり自然言語処理の中身についてはブラックボックスでよく分かっていないという人が多いのではないでしょうか？

ということで、この記事では自然言語処理についてまとめていきたいと思います。

様々な自然言語処理領域に対してPython実装をおこなっていくので、気になるところからつまみ食い的にチェックしてみてください！

ちなみに当メディアが運営する学習プラットフォーム「スタアカ」の自然言語処理コースで自然言語処理について詳しく学べますので興味のある方はチェックしてみてください！

自然言語処理とは

まず、自然言語処理とは何でしょうか？

自然言語処理とは、端的に言うと「人間の言葉を機械が理解するルール作り」です。

言葉は、人類が生み出した虚構であり文化によって全く違う構造を持ちます。

そんな言葉を機械が理解できるようにする領域が自然言語処理なのです。

機械が人間の言葉をしっかり理解するためには、文脈理解と単語理解が必要。

単語理解は、どのような言葉がどのような意味で使われているかをまとめた辞書（コーパスと呼ばれる）が必要になってきます。

そんな辞書と大量の文章をインプットさせて機会が文意を読み取ることができるようになるのです。

そのため、実は自然言語処理の分野では教師データがどれだけリッチかが非常に重要なんです。

その点では中国など個人情報の法規制に緩い国が有利。

なぜなら昨今のデジタル上でのコミュニケーションを仮にテキスト情報としてインプットすることが出来れば、各段に自然言語処理精度が上がるからです。

今のところ、コミュニケーションのテキスト情報をインプット情報として使える企業は少ないです。

日本でも、LINE社は日々の大量のコミュニケーション情報をテキストとして保持していながら個人情報保護の観点から解析に使えない状態になっています。

個人情報の取り扱いに関しては国によって全く方針が違うんですよねー。

以下の動画で自然言語処理について詳しく解説しているのであわせてチェックしてみてください！

Pythonで自然言語処理で出来ることを実装

続いて、いくつかのトピックを紹介しながらPythonで実装をおこなっていきます。

MeCabで形態素解析をしてみよう！

まずは、形態素解析。

形態素解析とは、文章を単語単位で区切りそれぞれの単語に情報を付与する手法です。

形態素解析エンジンにはいくつかの種類がありますが、ここではMeCabを使用していきます。

Mecabは古くから有名で最も良く使われている形態素解析エンジン。

PythonだけでなくRやRubyなど他のプログラミング言語も使用することが可能です。

まずは、MeCabを使う環境を整えていきましょう！

MeCabを使う場合はGoogle colaboratoryを使うのがオススメです。

Google colaboratoryであれば、以下のように記述してあげることでMecabを利用することができます。

!apt install aptitude
!aptitude install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git make curl xz-utils file -y
!pip install mecab-python3==0.7

Google ColaboratoryとはGoogleが無料で提供してくれているクラウド実行型のJupyter notebook実行環境です。

Googleのアカウントを持ってさえいれば誰でも使用することができ、開発環境を整える必要もなくPythonによる機械学習実装が可能です。

ローカル環境でMecabを使う場合は以下のURLから「mecab-0.996-64.exe」をダウンロードしてセットアップする必要があります。

https://github.com/ikegami-yukino/mecab/releases/tag/v0.996

早速MeCabを利用して文章を単語区切りに分解していきます。

import MeCab

text = "テキストを入れる"
m=MeCab.Tagger()
m1=m.parse (text)

たったこれだけで、textを単語区切りにしてくれるんです。

試しにこのtext部分に
”統計ラボはデータサイエンスとWebマーケティングをまとめたサイトです”
と入れてみます。

※スタビジの旧サイト名は統計ラボでした

すると・・・

以下のような結果が返ってきます。素晴らしい！

統計	名詞,サ変接続,*,*,*,*,統計,トウケイ,トーケイ
ラボ	名詞,一般,*,*,*,*,ラボ,ラボ,ラボ
は	助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
データ	名詞,一般,*,*,*,*,データ,データ,データ
サイエンス	名詞,一般,*,*,*,*,サイエンス,サイエンス,サイエンス
と	助詞,並立助詞,*,*,*,*,と,ト,ト
Web	名詞,固有名詞,組織,*,*,*,*
マーケティング	名詞,一般,*,*,*,*,マーケティング,マーケティング,マーケティング
を	助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
まとめ	動詞,自立,*,*,一段,連用形,まとめる,マトメ,マトメ
た	助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ
サイト	名詞,一般,*,*,*,*,サイト,サイト,サイト
です	助動詞,*,*,*,特殊・デス,基本形,です,デス,デス
EOS

返ってきた結果に対して名詞だけ取り出したいケースが多いため、.splitを使い2つ目の要素が名詞だったら配列に格納するような処理を行ってみましょう！

以下のようになります！

word_list = []
for row in m1.split("\n"):
  word =row.split("\t")[0]#タブ区切りになっている１つ目を取り出す。ここには形態素が格納されている
  if word == "EOS":
    break
  else:
    pos = row.split("\t")[1]#タブ区切りになっている2つ目を取り出す。ここには品詞が格納されている
    slice = pos[:2]
    if slice == "名詞":
      word_list.append(word)

print(word_list)

これによりテキスト情報を単語に分解し、名詞だけ格納した配列が出来上がりました。

形態素解析×Light gbmで文章の著者を予測してみる

続いて、形態素解析したデータに対してLight gbmという強力な機械学習手法を使って文章の著者なのかを予測してみたいと思います。

以前はNishikaというデータコンペの「AIは芥川龍之介を見分けられるのか？」というコンペのデータを使っていましたが、Nishikaは2026年3月にサービスを終了しました。

コンペのデータは青空文庫の作品の本文から作られていたので、ここでは青空文庫から芥川龍之介とほかの作家の作品をいくつか取ってきて、段落ごとに芥川龍之介の文章か否か（authorが1か0）のラベルを付けたデータを自分で作ります。

作品は、青空文庫の各作品の図書カードのページにある「テキストファイル(ルビあり)」のzipを使います（URLは2026年10月時点のものです。リンクが切れていたら図書カードのページで確認してください）。

こちらもMeCabを利用するのでGoogle colaboratory上で実装していきます。

以下のように記述してあげることでMecabが使えるようになります。

!apt install aptitude
!aptitude install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git make curl xz-utils file -y
!pip install mecab-python3==0.7

まずは必要なライブラリをインストールします。

import pandas as pd
import numpy as np
import collections
import MeCab
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score

続いて青空文庫から作品のテキストを取ってきて、データフレームにします。

import re
import io
import zipfile
import urllib.request

def read_aozora(url):
  # 青空文庫のzipを読み込み、ルビや注記を取り除いて段落ごとのリストにする
  data = urllib.request.urlopen(url).read()
  with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(data)) as z:
    name = [n for n in z.namelist() if n.endswith(".txt")][0]
    text = z.read(name).decode("cp932")
  text = re.split(r"-{10,}", text)[-1]  # 冒頭の記号の説明を取り除く
  text = text.split("底本：")[0]  # 末尾の底本の情報を取り除く
  text = re.sub(r"《.*?》|［＃.*?］|｜", "", text)  # ルビと注記を取り除く
  return [p.strip() for p in text.splitlines() if len(p.strip()) >= 20]

# 芥川龍之介（羅生門・鼻・芋粥・地獄変・河童・杜子春・藪の中）
akutagawa = [
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/127_ruby_150.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/42_ruby_154.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/55_ruby_1843.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/60_ruby_821.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/69_ruby_1321.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/170_ruby_348.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/179_ruby_168.zip",
]
# ほかの作家（夏目漱石「坊っちゃん」・太宰治「人間失格」・森鴎外「山椒大夫」・宮沢賢治「銀河鉄道の夜」）
others = [
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/files/752_ruby_2438.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000035/files/301_ruby_5915.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000129/files/689_ruby_23256.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000081/files/456_ruby_145.zip",
]

rows = []
for url in akutagawa:
  rows += [[p, 1] for p in read_aozora(url)]
for url in others:
  rows += [[p, 0] for p in read_aozora(url)]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["body", "author"])
df["writing_id"] = df.index

20文字以上の段落を1つの文章として、芥川龍之介の文章ならauthorが1、それ以外は0になっています。全部で2,304個の文章（芥川龍之介は758個）ができました。

続いてMeCabにより形態素解析を行い各文章ごとの単語を集計していきます。

m = MeCab.Tagger("")
text_list = []
length_list = []
# それぞれの文書を取り出して形態素解析
for sentence in df["body"]:
  ma = m.parse(sentence)
  word_list = []
  # 形態解析後の単語だけ抽出
  for text in ma.split("\n"):
    word_list.append(text.split("\t")[0])
  #　単語の数を集計
  length_list.append(len(word_list))
  # 単語の頻度を集計
  data = collections.Counter(word_list)
  text_data = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
  text_list.append(text_data)

そして2,304個の全文章の中で登場する単語の上位100個の頻出単語だけ特徴量とします。

feature = pd.concat(text_list, axis=1)
#Nanを０に置換
feature = feature.fillna(0)
#Arrayに変換
feature_temp = feature.values.sum(axis=1)
#上位k件
K = 100
#上位k件のインデックス
indices = np.argpartition(-feature_temp, K)[:K]

文章ごとに長さが違うので、長さのバイアスを取り除くために各特徴量を各文章の全単語数で割返して特徴量とします。

## 各文書に対して全体で頻出の上位k個の単語の出現数をその文書の単語出現数で割ったものを変数とする ##
modi_feature = []
for index, row in feature.iloc[indices].T.reset_index(drop=True).iterrows():
 modi_feature_temp = row/length_list[index]
 modi_feature.append(modi_feature_temp)
modi_feature = pd.concat(modi_feature, axis=1).T
# 各文書と作成した特徴量を結合
df = pd.concat([df, modi_feature], axis=1)

その上でやっとLight gbmの実装をしていきます！

LightGBM 4.0からearly_stopping_roundsの引数はなくなったので、callbacksでlgb.early_stopping(100)を渡しています。

## Light gbmと実装
df = df.drop(["writing_id", "body"], axis=1)
df_train, df_val = train_test_split(df, test_size=0.2)
col = "author"
train_y = df_train[col]
train_x = df_train.drop(col, axis=1)

val_y = df_val[col]
val_x = df_val.drop(col, axis=1)

trains = lgb.Dataset(train_x.values, train_y)
valids = lgb.Dataset(val_x.values, val_y)

params = {
    "objective": "binary",
    "metrics": "binary_logloss"
}

model = lgb.train(params, trains, valid_sets=valids, num_boost_round=1000, callbacks=[lgb.early_stopping(100)])

最後に得られたモデルから予測値を算出し、その値に対してF-measureを算出しています。

##　予測：量的変数で返ってきているので0.5を閾値にして0,1に振り分ける
predict_list = []
for i in model.predict(val_x):
  if i > 0.5:
    predict = 1
  else:
    predict = 0
  predict_list.append(predict)

f1_score(val_y, predict_list)

この時予測値は連続値で返ってくるので、0.5を閾値にして0,1に振り分けています。

F-measureは分類問題でよく使われる指標で適合率と再現率の調和平均を取っています。

機械学習の分類・予測精度における評価指標を徹底解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習を実装する上での評価指標について徹底的にまとめていきます！回帰タスクや分類タスクにおける評価指標について見ていきましょう。評価フェーズや評価における注意点についても解説していきます。

結果的にF-measureの値は・・・0.848となりました！（学習データと検証データの分け方によって少し変わります）

以下が全コードになっています。

関数化していないので少し処理がわかりにくいですがご容赦を・・・

!apt install aptitude
!aptitude install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git make curl xz-utils file -y
!pip install mecab-python3==0.7

import pandas as pd
import numpy as np
import collections
import MeCab
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import f1_score
import re
import io
import zipfile
import urllib.request

## 青空文庫から芥川龍之介とほかの作家の作品を取ってきて、段落ごとにラベルを付ける
def read_aozora(url):
  # 青空文庫のzipを読み込み、ルビや注記を取り除いて段落ごとのリストにする
  data = urllib.request.urlopen(url).read()
  with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(data)) as z:
    name = [n for n in z.namelist() if n.endswith(".txt")][0]
    text = z.read(name).decode("cp932")
  text = re.split(r"-{10,}", text)[-1]  # 冒頭の記号の説明を取り除く
  text = text.split("底本：")[0]  # 末尾の底本の情報を取り除く
  text = re.sub(r"《.*?》|［＃.*?］|｜", "", text)  # ルビと注記を取り除く
  return [p.strip() for p in text.splitlines() if len(p.strip()) >= 20]

# 芥川龍之介（羅生門・鼻・芋粥・地獄変・河童・杜子春・藪の中）
akutagawa = [
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/127_ruby_150.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/42_ruby_154.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/55_ruby_1843.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/60_ruby_821.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/69_ruby_1321.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/170_ruby_348.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000879/files/179_ruby_168.zip",
]
# ほかの作家（夏目漱石「坊っちゃん」・太宰治「人間失格」・森鴎外「山椒大夫」・宮沢賢治「銀河鉄道の夜」）
others = [
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/files/752_ruby_2438.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000035/files/301_ruby_5915.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000129/files/689_ruby_23256.zip",
  "https://www.aozora.gr.jp/cards/000081/files/456_ruby_145.zip",
]

rows = []
for url in akutagawa:
  rows += [[p, 1] for p in read_aozora(url)]
for url in others:
  rows += [[p, 0] for p in read_aozora(url)]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["body", "author"])
df["writing_id"] = df.index

m = MeCab.Tagger("")
text_list = []
length_list = []
# それぞれの文書を取り出して形態素解析
for sentence in df["body"]:
  ma = m.parse(sentence)
  word_list = []
  # 形態解析後の単語だけ抽出
  for text in ma.split("\n"):
    word_list.append(text.split("\t")[0])
  #　単語の数を集計
  length_list.append(len(word_list))
  # 単語の頻度を集計
  data = collections.Counter(word_list)
  text_data = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
  text_list.append(text_data)
  
feature = pd.concat(text_list, axis=1)
#Nanを０に置換
feature = feature.fillna(0)
#Arrayに変換
feature_temp = feature.values.sum(axis=1)
#上位k件
K = 100
#上位k件のインデックス
indices = np.argpartition(-feature_temp, K)[:K]

## 各文書に対して全体で頻出の上位k個の単語の出現数をその文書の単語出現数で割ったものを変数とする ##
modi_feature = []
for index, row in feature.iloc[indices].T.reset_index(drop=True).iterrows():
 modi_feature_temp = row/length_list[index]
 modi_feature.append(modi_feature_temp)
modi_feature = pd.concat(modi_feature, axis=1).T
# 各文書と作成した特徴量を結合
df = pd.concat([df, modi_feature], axis=1)

## Light gbmと実装
df = df.drop(["writing_id", "body"], axis=1)
df_train, df_val = train_test_split(df, test_size=0.2)
col = "author"
train_y = df_train[col]
train_x = df_train.drop(col, axis=1)

val_y = df_val[col]
val_x = df_val.drop(col, axis=1)

trains = lgb.Dataset(train_x.values, train_y)
valids = lgb.Dataset(val_x.values, val_y)

params = {
    "objective": "binary",
    "metrics": "binary_logloss"
}

model = lgb.train(params, trains, valid_sets=valids, num_boost_round=1000, callbacks=[lgb.early_stopping(100)])

##　予測：量的変数で返ってきているので0.5を閾値にして0,1に振り分ける
predict_list = []
for i in model.predict(val_x):
  if i > 0.5:
    predict = 1
  else:
    predict = 0
  predict_list.append(predict)

f1_score(val_y, predict_list)

Mecabに関してより詳しくは以下の記事でまとめています。

Pythonで文書類似度算出！MeCabで形態素解析後にTf-idfとCos類似度を使ってみよう当サイト【スタビジ】の本記事では、形態素解析器であるMeCabとPythonを用いて形態素解析を行いその後Tf-idfとCos類似度を使い最終的に文章の類似度を算出していきます。また、文章の著者が誰なのかをMeCabとLight gbmを用いて予測していきます。非常に簡単に実装できるかつ応用度が高いです！自然言語処理の世界に入るきっかけにしてくださいね！

URLからスクレイピングでテキストを引っ張ってきて、それらをMecabで形態素解析し、テキスト類似度を測るプログラムを以下で公開していますのでぜひチェックしてみてください！

Flaskでできることを確認しながら簡単なWebアプリを作ってみよう！当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonの軽量WebアプリケーションフレームワークであるFlaskを使って簡単なWebアプリケーションを作成していきたいと思います。Pythonを開発言語としても使えるようになると、幅が広がりますよー！

また今回利用したLight gbm については以下の記事で詳しく解説しています！

【図解で解説】LightGBMの仕組みとPythonでの実装を見ていこう！当サイト【スタビジ】の本記事では、最強の機械学習手法「LightGBM」についてまとめていきます。LightGBM の特徴とPythonにおける回帰タスクと分類タスクの実装をしていきます。LightGBMは決定木と勾配ブースティングを組み合わせた手法で、Xgboostよりも計算負荷が軽い手法であり非常によく使われています。

RNNを使ってみる

続いて、ディープラーニングの領域に足を踏み入れてみましょう！

RNNはリカレントニューラルネットワークの略で、ディープラーニングの層構造に再帰性を取り入れたもの。

通常のディープラーニングでは、時系列要素のあるデータを上手く扱えないという欠点があるんです。

【入門】ディープラーニング(深層学習)の仕組みとPython実装のやり方！当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングの仕組みやPythonでの実装方法について解説していきます。ディープラーニングってなんとなくブラックボックスなイメージがあるかもしれませんが、実はシンプルなアルゴリズムなんですよー！

そんなディープラーニングの構造に対して、時系列要素を加えて順番を考慮しようよというのがRNNの考え方。

時系列処理はテキストの文脈を読み取る上で非常に重要です。

例えば英語で、he said “I’m () ” という文章があった時、（）の中身を当てるのは相当難しい。

しかし、その後ろにこんな文脈があったらどうでしょう？

Tom came home, and he said “I’m () “.

（）の中にどのような文章が入るかほとんどの人が分かると思います。

おそらくTom came home, and he said “I’m home “でしょう。

このようにテキストの文脈からワードを推論するのは周りの文脈が非常に重要なんです。

それを実現できるのがRNNと考えてください。

今までのディープラーニングでは、それぞれのインプットがそれぞれの中間層に与えられていましたが、RNNでは同一の中間層を用いて再帰的にインプットが行われます。

再帰的という部分がReccurentと言われるゆえんです。

こんなイメージ

同じレイヤーh1を用いているのがミソです。

これにより前のワードの情報をレイヤに記憶させ後続へとつなぐことができます。

自然言語処理ではないですが、RNNを使って時系列問題を解くことができるというところを見ていきましょう！

使うデータセットはKaggleのホームページが落とせる航空会社の乗客数データ！

1949年から1960年までの月別乗客数がデータとして入っています。

149行2列のシンプルなデータセット。

1変数の時系列データを基に過去のデータから未来の値を予測します。

この時、tflearnというライブラリを使ってRNN（正確にはLSTM）を実装していきます。tflearnはkerasと似たようなライブラリでディープラーニングの実装が感覚的に容易にできます。

実際にモデルを構築していきましょう！

import tensorflow
import tflearn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

tensorflow.reset_default_graph() #モデルを初期化

df = pd.read_csv('AirPassengers.csv',usecols=[1])
dataset = df.values
dataset = df.astype('float32')
dataset = (dataset - np.min(dataset))/(np.max(dataset)-np.min(dataset))


dataset = np.array(dataset)


def create_dataset(dataset, steps_of_history, steps_in_future):
    X, Y = [], []
    for i in range(0, len(dataset)-steps_of_history, steps_in_future):
        X.append(dataset[i:i+steps_of_history])
        Y.append(dataset[i + steps_of_history])
    X = np.reshape(np.array(X), [-1, steps_of_history, 1])
    Y = np.reshape(np.array(Y), [-1, 1])
    return X, Y

def split_data(x, y, test_size=0.1):
    pos = round(len(x) * (1 - test_size))
    trainX, trainY = x[:pos], y[:pos]
    testX, testY   = x[pos:], y[pos:]
    return trainX, trainY, testX, testY

steps_of_history = 1
steps_in_future = 1

X, Y = create_dataset(dataset, steps_of_history, steps_in_future)
trainX, trainY, testX, testY = split_data(X, Y, test_size = 0.33)

net = tflearn.input_data(shape=[None, steps_of_history, 1])
net = tflearn.lstm(net, n_units=6)
net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='linear')
net = tflearn.regression(net, optimizer='adam', learning_rate=0.001,
        loss='mean_square')

model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0)

model.fit(trainX, trainY, validation_set=0.1, batch_size=1, n_epoch=150)

test_predict = model.predict(testX)

rmse = np.sqrt(np.mean((test_predict-testY)**2))
print(rmse)

最終的な評価はRMSE（Root Mean Square Error）で算出しています。

RMSEは0.10079201となりました。それなりに良い予測ができてる！

RNNについて詳しくは以下の記事でまとめています。

RNN(リカレントニューラルネットワーク)の概要とPython実装方法をわかりやすく解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングを時系列にも対応させたRNN（リカレントニューラルネットワーク）について解説していきます。RNNの仕組みや応用場面と一緒にPythonでの実装をしていきます。これからの応用が期待される領域なんですよー！

Googleが公表したBERTを使ってみる

最後にGoogleが2018年に公表し、2019年に検索アルゴリズム適応させたBERTについて見ていきましょう！

BERTとは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」の略であり、Googleが新たに開発した自然言語処理のロジックになります。

BERTの登場によりGoogleはより長く複雑な文章を理解できるようになり、文脈を読み取ることができるようになりました。

実際にGoogleのリリースにBERT導入前と導入後のGoogle検索の違いが記載されています。

（引用元：Google-”Understanding searches better than ever before”）

ブラジル人が米国へ渡航する際のビザの有無を知りたいのですが、BERT実装前は英文における”to”の意味を明確に捉えることができずアメリカ人がブラジルへ旅行する場合の結果を返していました（左側）。

BERT実装後は、しっかりアメリカ渡航の際の結果を返すことができています。

このように検索結果が、より検索者の検索意図を読み取れるように進化してきているのです。

それでは、そんなBERTを実際に実装してみましょう！

BERTを使って以下の日本語文章の空白を予測してみます。

※当サイト【スタビジ】は昔統計ラボというサイトでした

京都大学の黒橋・河原・村脇研究室の作成した強力な形態素解析器JUMAN++をインストールしていきます。

こちらは、先ほどのMeCabよりも口語に対応している形態素解析です。

BERTを実装するためには日本語における相当な量の事前学習が必要なのですが京都大学の黒橋・河原・村脇研究室が公開してくれています。

BERT日本語Pretrainedモデル 

非常にありがたいですね！

import urllib.request

kyoto_u_bert_url = "http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/JapaneseBertPretrainedModel/Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE.zip"
urllib.request.urlretrieve(kyoto_u_bert_url, "Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE.zip")

続いてZIPファイルを解凍していきます。

!unzip Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE.zip

これで、日本語モデルの準備は完了です。

config = BertConfig.from_json_file('/content/drive/My Drive/bert/japan_test/Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE/bert_config.json')

model = BertForMaskedLM.from_pretrained('/content/drive/My Drive/bert/japan_test/Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE/pytorch_model.bin', config=config)
bert_tokenizer = BertTokenizer('/content/drive/My Drive/bert/japan_test/Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE/vocab.txt',
 do_lower_case=False, do_basic_tokenize=False)

必要なパラメータやモデル、BERTが扱いやすい形に加工するための変換処理などを先ほどダウンロードした日本語Pretrainedモデルから取得します。

text = "スタビジは＊を発信するサイトです"
result = jumanpp.analysis(text)
tokenized_text = [mrph.midasi for mrph in result.mrph_list()]
print(tokenized_text)

続いて、JUMAN++によって品詞分解を行います。

tokenized_text.insert(0, '[CLS]')
tokenized_text.append('[SEP]')
masked_index = 4
tokenized_text[masked_index] = '[MASK]'
print(tokenized_text)

文章の区切れやマスクする部分をBERTに明示的に知らせるために、SEPやMASKを挿入していきます。

CLSは文章の頭に、SEPは文章の区切れに、MASKは隠したい部分に適用します。

tokens = bert_tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)
tokens_tensor = torch.tensor([tokens])

そして、得られたテキストをBERT用に変換します。

model.eval()
with torch.no_grad():
  outputs = model(tokens_tensor)
  predictions = outputs[0]
_,predicted_indexes = torch.topk(predictions[0, masked_index], k=10)
predicted_tokens = bert_tokenizer.convert_ids_to_tokens(predicted_indexes.tolist())
print(predicted_tokens)

そして、マスクされた部分の予測を行います。

結果は・・・

上手く予測できていることが分かります！

ところどころ省略しているので詳しくは以下の記事をチェックしてみてください！

【Pythonで実装】BERTの使い方を解説！日本語モデルを使って予測をしてみようー！当サイト【スタビジ】の本記事では、Googleが新たにリリースしたBERTについてSEO的観点とデータサイエンス的観点で解説し、日本語モデルを使って実際に文章の予測を行っていきます！BERTはPythonで簡単に実装できるんですよー！ぜひ試してみてくださいね！

トピック分析を行ってみる

トピックモデルの主な目的は、大量の文書から隠れたトピックを抽出し、それらのトピックが文書にどのように分布しているかを理解することです。

例えば、「OpenAIが開発した大規模言語モデルChatGPTを欧米政府が規制」

みたいな記事があればAI関連のトピックとも考えられますが、政治関連のトピックとも考えられます。

そのためこの文書にはAI関連のトピックと政治関連のトピックが潜在的に存在していることになるのです。

それではここでは、そんなトピックモデルの1つのアプローチであるLDA（潜在的ディリクレ配分法）をPythonで実装していきたいと思います。

トピックモデルのベースとなる文章を手に入れる必要があるので、NEWS_APIと使ってニュースを取得します。

処理の流れは以下の通りです。

それでは実際にコードを見てみましょう！

from newsapi import NewsApiClient
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import pandas as pd
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag

# NLTKのリソースをダウンロード
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
nltk.download('stopwords')

# NEWS_APIのキーを設定
api_key = '<NEWS_APIのキー>'
newsapi = NewsApiClient(api_key=api_key)

# ニュース記事を取得
articles = newsapi.get_everything(q='latest', language='en', page_size=100)
titles = [article['title'] for article in articles['articles']]

# ストップワードの削除と名詞だけに絞る処理
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_titles = []
for title in titles:
    words = word_tokenize(title)
    words = [word for word in words if word.lower() not in stop_words]
    nouns = [word for word, pos in pos_tag(words) if pos in ['NN', 'NNS']]
    filtered_titles.append(" ".join(nouns))

# タイトルから単語の出現回数をカウント
vectorizer = CountVectorizer()
title_counts = vectorizer.fit_transform(filtered_titles)

# LDAモデルを適用
topic_num = 5
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=topic_num, random_state=42)
lda.fit(title_counts)

# トピックごとの単語を表示
words = vectorizer.get_feature_names_out()
for topic_idx, topic in enumerate(lda.components_):
    print(f"Topic #{topic_idx}:")
    print(" ".join([words[i] for i in topic.argsort()[:-10 - 1:-1]]))

# 各記事のトピックをデータフレームに保存
doc_topic = lda.transform(title_counts)
df = pd.DataFrame(doc_topic, columns=[f'Topic {i}' for i in range(topic_num)])
df['Title'] = titles
print(df.head())

結果は以下のようになりました！

5つのトピックを表現する特徴的な単語が列挙されていて、それぞれのニュース記事がどのトピックに分類されそうか確率値が並んでますね！

以下の記事で詳しく解説していますのでチェックしてみてください！

トピックモデルについて解説！ニュース記事をLDA✕Pythonで分析してみよう！当サイト【スタビジ】の本記事では、自然言語処理において古典的に用いられるトピックモデルについて簡単に解説していきます。トピックモデルの中でもよく用いられるLDAをPythonで動かしてニュース記事をトピック分類していきます。

OpenAIのEmbeddingベクトル化

OpenAIのEmbedding APIを使うと文章をベクトルに変換することができます。

Embeddingは以下のようなイメージ

単語のベクトル化は非常に様々な領域で利用します。

まず、必要なライブラリをインポートしてOpenAIのAPIキーを記述していきます。

OpenAIのAPIキーを取得していない人は公式サイトから取得しましょう。

from openai import OpenAI
import numpy as np

client = OpenAI(api_key="<OpenAIのAPIキー>")

# 文章どうしのCos類似度を計算する関数
def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

続いて文章をベクトル化していきます！

以下のように記述してください。

def text_to_embedding(text):
    response = client.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=[text]
    )

    return response.data[0].embedding

ここでは、”text-embedding-3-small″というモデルを指定して文章をベクトル化し返してくれる関数を定義しています。

それでは、文章をベクトル化していきましょう！

texts = ["吾輩は猫である", "私は猫です", "データサイエンスが好きです"]

embeddings = []
for text in texts:
  embeddings.append(text_to_embedding(text))

これらの文章は何でも問題ありません。

まずは、1つ目と2つ目を比較してみましょう！

cosine_similarity(embeddings[0], embeddings[ 1 ])

結果は約0.95となりました。

続いて、2つ目と3つ目を比較してみましょう！

cosine_similarity(embeddings[ 1 ], embeddings[ 2 ])

結果は約0.82となりました。

想定どおり、1つ目と2つ目の類似度が非常に高い2つ目と3つ目の類似度はそれよりだいぶ低い結果になりました。

※上の数値は、記事を書いた当時のモデル（text-embedding-ada-002）で計算したものです。今のモデル（text-embedding-3-small）では類似度の値の大きさが変わります。

以下の記事で解説しています！

OpenAIのEmbeddings APIを使って文章の類似度算出をPythonで実装！当サイト【スタビジ】の本記事では、OpenAIのEmbedding APIについての解説と実際にPythonでEmbeddingAPIを使ってテキストの類似度を測るデモを実装していきます。Embedding APIを使うことで非常に安価に高精度の自然言語処理プログラムが作れるのでぜひ理解しておきましょう！

Word2Vec

Word2Vecという有名な単語ベクトル化のアプローチについてもとりあげておきましょう！

Word2Vecの論文内では2つのアプローチが提案されています。

それぞれについて見ていきましょう！

CBOW

CBOWは、前後の文脈から対象となる単語を推論するアプローチです。

例えば、

「雨が降りそうだから傘を持っていこうと思う」という文章があった時にその文章は以下のように分解することができます。

この単語のかたまりのうち傘の部分をマスクしてみましょう！

この状態で前後関係からマスクした「？」の部分を推測するのがCBOWです。

前後複数個の単語からマスクした単語を予測するわけです。

まずそれぞれの単語をOne-hot ベクトル化します。

これらのOne-hotベクトル化したものそれぞれに対して重み行列によって次元圧縮して平均を取ったものを最終的に重み行列で元の次元に戻して予測するモデルを構築します。

シンプルな2層構造のニューラルネットワークになることが分かりますね！

この時上手く出力結果が、「雨」になるようにニューラルネットワークの重みを調整します。

この過程で出力される重み行列の各行がWord2Vecで求められる単語ベクトルになるんです！

つまり、特定単語の前後から特定単語を予測する問題を解いている過程で生成されるベクトルがまさにWord2Vecで手に入れたい単語ベクトルになるんです。

Skip-gram

Skip-gramはCBOWの逆です。

特定の単語から前後の単語を予測するモデルを構築します。

Skip-gramの方が精度が高いですが、計算負荷が高く処理に時間がかかります。

以下の記事でWord2Vecについて解説しています！

自然言語処理領域で重要なWord2Vecの仕組みとPython実装についてわかりやすく解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、Word2Vecについて解説していきます！Word2Vecは単語をベクトル化する技術。Word2Vecの登場により自然言語処理領域に大きなブレークスルーが起きました。理解しておきましょう！

n-gram

自然言語処理の領域で検索システムを作る際によく使われる分解方法としてn-gramというものがあります。

n-gramは文章を特定のまとまりごとにまとめてグループ化するアプローチです。

nには数字が入るようになっており、1-gram（ユニグラム）、2-gram（バイグラム）、3-gram（トリグラム）の3つのパターンがあります。

という文章があった時にそれを文字単位で分割すると

・1-gramの場合

となります。これはシンプルですね。

・2-gramの場合

となります。2個ずつの文字が1つの塊になり、それぞれが1個ずつズレていることが分かります。

・3-gramの場合

では3-gramはどうなるでしょう？

3文字ごとの塊になり1文字ずつズレていることが分かります。

非常にシンプルですね！

3-gramをPythonで実装すると以下のようになります。

text = "スタビジは面白いサイトだ"

n_grams = [text[i:i+3] for i in range(len(text)-2)]
n_grams

非常にシンプルなコードになっているのが分かりますね！

テキストの文字数を最大値として最大値に達するまでfor文で取り出してtextをスライスで塊に分けています。

これで

3-gramの

というリストが取得できます。

n-gramのロジックはシンプルなのですが、実際に検索システムを構築する際は考慮することがたくさんあります。

具体的にどうやってn-gramを使って検索システムを作っていくかについては以下の記事でまとめてますので詳しく知りたい方はチェックしてみてください！

検索で用いられるn-gramとは？形態素解析にも触れながら見ていこう！当サイト【スタビジ】の本記事では、n-gramについて解説していきます！n-gramは自然言語処理領域の中で検索システムに使われることのある文書分解ロジックでn-gram自体はシンプル！どうやって使うかを理解しておきましょう！

自然言語処理でできることをPythonで実装してみよう　まとめ

本記事では、自然言語処理についてまとめました！

自然言語処理は、機械が自然な会話を実現できるようになるために非常に重要な分野。

これからの研究が期待される領域なんですねー！

例えば、複数人で会話をする時に人間であれば複数人の音声が重なっていても切り分けて処理することができますが、現状の機械ではそれは厳しいです。

音声分離の技術はまだまだこれからの研究課題になっています。

もしディープラーニングや機械学習、Pythonに興味があれば以下の記事で勉強法をまとめていますのでぜひチェックしてみてください！

【初心者向け】ディープラーニングの勉強ロードマップまとめ！当サイト【スタビジ】本記事では、ディープラーニングの学習方法について詳しくまとめていきます！ディープラーニングは難しいと思われがちですが、アルゴリズムは意外とシンプルで実装自体も非常に簡単なんです！Pythonでの実装もおこなっていきますよー！ 【入門】機械学習のアルゴリズム・手法をPythonとRの実装と一緒に解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、入門者向けに機械学習についてカンタンにまとめていきます。最終的にはどのように機械学習を学んでいけばよいかも見ていきます。細かい手法の実装もPython/Rを用いておこなっていくので適宜参考にしてみてください。 【Python独学勉強法】Python入門を３ヶ月で習得できる学習ロードマップ当サイト【スタビジ】の本記事では、過去僕自身がPythonを独学を駆使しながら習得した経験をもとにPythonを効率よく勉強する方法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。 【5分で分かる】データサイエンティストに必要なスキルと独学勉強ロードマップ！当サイト【スタビジ】の本記事では、データサイエンティストに求められるスキルとそれを身に付けるための勉強法について徹底的にまとめていきます！入門者でも、しっかりデータサイエンティストについて理解しある程度独学で駆け出しの状態までいけることを目指します。

自然言語処理を使ったアプリについて興味がある方は、以下の記事でチャットボットの作り方を解説しているので、チェックしてみて下さい。

【サンプルコード付き】Pythonを使ったチャットボットの作り方を解説！当サイト【スタビジ】の本記事では、Pythonを使ったチャットボットの作り方をコードによる実装も含めて解説していきます！ChatGPTにより、高度な回答が可能なチャットボットが簡単に作れるようになりました。本記事を読んで自分なりのチャットボットを作っていきましょう！