言語処理100本ノック 2015の99本目「t-SNEによる可視化」の記録です。
t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)で2次元に削減をして単語ベクトルを下図のように可視化します。2次元や3次元なら人間が見てわかりますね。

参考リンク

リンク	備考
099.t-SNEによる可視化.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:99	言語処理100本ノックで常にお世話になっています
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話	今更ながらにMatplotlibの基本を少し覚えました
color example code: colormaps_reference.py	MatplotlibのColor Map

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
matplotlib	3.1.1
pandas	0.25.3
scikit-learn	0.21.3

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．

99. t-SNEによる可視化

96の単語ベクトルに対して，ベクトル空間をt-SNEで可視化せよ．

課題補足(t-SNE)

t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)は次元を2または3に削減します。次元削減という意味では、PCA(主成分分析)と同じです。ただ、PCAでできない非線形構造をもつデータにも対応可能です。偉そうに書いていますが、数式を理解しておらず記事「t-SNEによるイケてる次元圧縮&可視化」の受け売りです。

回答

回答プログラム 099.t-SNEによる可視化.ipynb

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.cluster import KMeans

country_vec = pd.read_pickle('./096.country_vector.zip')
print(country_vec.info())

# t-SNE
t_sne = TSNE().fit_transform(country_vec)
print('t_sne shape:', t_sne.shape)

# KMeansクラスタリング
clustered = KMeans(n_clusters=5).fit_predict(country_vec)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(22, 22))

# Set Color map
cmap = plt.get_cmap('Dark2')

for i in range(t_sne.shape[0]):
    cval = cmap(clustered[i] / 4)
    ax.scatter(t_sne[i][0], t_sne[i][1], marker='.', color=cval)
    ax.annotate(country_vec.index[i], xy=(t_sne[i][0], t_sne[i][1]), color=cval)
plt.show()

回答解説

全体の8割近くは記事「素人の言語処理100本ノック:99」のコピペです。

ここが、今回のメインのコードです。scikt-learnのTSNEはいくつかパラメータがあるのですが、デフォルトのままで実行しました。scikt-learnのTSNEはあまりよくないと言及しているブログもありましたが、とりあえず気にせず行きます。

t_sne = TSNE().fit_transform(country_vec)

あと、散布図で表示する色としてK-Meanで非階層クラスタリングをしています。

clustered = KMeans(n_clusters=5).fit_predict(country_vec)

最後にmatplotlibで散布図表示です。plt.get_cmapを使って表示色定義をしていて、どんな色かはcolor example code: colormaps_reference.pyに情報があります。
scatterで点を表示し、annotateでラベル(国名)を表示しています。
※今更恥ずかしながらmatplotlibの基本を、少しだけ記事「早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話」で理解しました。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(22, 22))

# Set Color map
cmap = plt.get_cmap('Dark2')

for i in range(t_sne.shape[0]):
    cval = cmap(clustered[i] / 4)
    ax.scatter(t_sne[i][0], t_sne[i][1], marker='.', color=cval)
    ax.annotate(country_vec.index[i], xy=(t_sne[i][0], t_sne[i][1]), color=cval)
plt.show()

日本のあたりを拡大して見るとこんな感じです。前回ノックでやった階層的クラスタリングより、わかりやすいです。