言語処理100本ノック 2015の93本目「アナロジータスクの正解率の計算」の記録です。
前のノック結果に対して正解率を計算するだけで楽勝です。自作プログラムでの結果は約25%、Gensim使用時の結果は58%と大きく水をあけられています(正解率の計算方法がこれでいいのか、という疑問も少しあり)。

参考リンク

リンク	備考
093.アナロジータスクの正解率の計算.ipynb	回答プログラムのGitHubリンク
素人の言語処理100本ノック:93	言語処理100本ノックで常にお世話になっています

環境

種類	バージョン	内容
OS	Ubuntu18.04.01 LTS	仮想で動かしています
pyenv	1.2.15	複数Python環境を使うことがあるのでpyenv使っています
Python	3.6.9	pyenv上でpython3.6.9を使っています 3.7や3.8系を使っていないことに深い理由はありませんパッケージはvenvを使って管理しています

上記環境で、以下のPython追加パッケージを使っています。通常のpipでインストールするだけです。

種類	バージョン
pandas	0.25.3

課題

第10章: ベクトル空間法 (II)

第10章では，前章に引き続き単語ベクトルの学習に取り組む．

93. アナロジータスクの正解率の計算

92で作ったデータを用い，各モデルのアナロジータスクの正解率を求めよ．

回答

回答プログラム 093.アナロジータスクの正解率の計算.ipynb

import pandas as pd

def calc_accuracy(file):
    df = pd.read_table(file, header=None, usecols=[3, 4, 5], names=['word4', 'result', 'similarity'])
    print(df.info())
    print('Total records:', len(df))
    print('Available records:', (df['similarity'] != -1).sum())
    print('Correct records:', (df['word4'] == df['result']).sum())
    print('Accuracy', (df['word4'] == df['result']).sum() / (df['similarity'] != -1).sum())

calc_accuracy('092.analogy_word2vec_1.txt')

calc_accuracy('092.analogy_word2vec_2.txt')

回答解説

もっとスマートな書き方あると思いますが、時間優先であまり突き詰めていません。
ファイルを読み込んで、正解率を計算しています。
分母をどうするか判断に迷ったのですが、コーパスに単語が見つからなかった場合は分母から除外しています。

df = pd.read_table(file, header=None, usecols=[3, 4, 5], names=['word4', 'result', 'similarity'])
print(df.info())
print('Total records:', len(df))
print('Available records:', (df['similarity'] != -1).sum())
print('Correct records:', (df['word4'] == df['result']).sum())
print('Accuracy', (df['word4'] == df['result']).sum() / (df['similarity'] != -1).sum())

自作プログラムでの結果です。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 506 entries, 0 to 505
Data columns (total 3 columns):
word4         506 non-null object
result        462 non-null object
similarity    504 non-null float64
dtypes: float64(1), object(2)
memory usage: 12.0+ KB
None
Total records: 506
Available records: 462
Correct records: 114
Accuracy 0.24675324675324675

Gensim使った場合の結果です。"Available records"が減っているのが気になります。確かGensimは頻度が少ない場合はWord2Vecで対象としないロジックがあったような・・・

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 506 entries, 0 to 505
Data columns (total 3 columns):
word4         506 non-null object
result        400 non-null object
similarity    506 non-null float64
dtypes: float64(1), object(2)
memory usage: 12.0+ KB
None
Total records: 506
Available records: 400
Correct records: 231
Accuracy 0.5775