はじめに

新しいパターン抽出手法を開発したので、応用先の探索をしています。
ちょっと変わり種で、自然言語処理で用いられる分散表現でも、パターン抽出できないかと探ってみた結果、全く向かない事がわかったのでその報告をします。

パターン抽出の手法に関しては、この記事を参照してください。

また、パターン抽出の実装は、この記事を参照してください。

試した事

word2vecで学習済みの単語ベクトルを抽出し、そのベクトルをパターン抽出技法で類似度の比較をしました。
うまくいけば包括関係なんか出るかなとか考えたりもしたので、包括関係にある言葉、似ている言葉、似ていない言葉のペアに分け、類似度の代表的な評価指標のcosineと比較しました。
cosine similarity は、分散表現における最も一般的な類似度指標であり、比較の基準として採用しました。

使用したデータは、Google が公開している Google News word2vec 事前学習モデルを使用しました。

コード

from gensim.models import KeyedVectors
import bedcmm.pattern as bedcmm
import numpy as np

wv = KeyedVectors.load_word2vec_format('GoogleNews-vectors-negative300.bin.gz', binary=True)

def cosine_sim(w1, w2):
    return np.dot(wv[w1], wv[w2]) / (
        np.linalg.norm(wv[w1]) * np.linalg.norm(wv[w2])
    )

# 語ペア定義
inclusion_pairs = [
    ("animal", "dog"),
    ("vehicle", "car"),
    ("fruit", "apple"),
    ("instrument", "piano"),
    ("profession", "doctor"),
]

similarity_pairs = [
    ("dog", "cat"),
    ("car", "truck"),
    ("apple", "orange"),
    ("piano", "violin"),
    ("doctor", "nurse"),
]

not_similarity_pairs = [
    ("dog", "orange"),
    ("car", "violin"),
    ("apple", "cat"),
    ("piano", "truck"),
]

# 計算
print("=== Inclusion (is-a) ===")
for w1, w2 in inclusion_pairs:
    if w1 in wv and w2 in wv:
        bedcmm_value1 = bedcmm.pattern_1d(np.array(wv[w1],dtype=np.float64), np.array(wv[w2],dtype=np.float64))
        bedcmm_value2 = bedcmm.pattern_1d(np.array(wv[w2],dtype=np.float64), np.array(wv[w1],dtype=np.float64))
        print(f"cosine_sim    = {w1:12s} - {w2:12s}: {cosine_sim(w1, w2):.8f}")
        print(f"bedcmm(w1/w2) = {w1:12s} - {w2:12s}: {bedcmm_value1[0]:.8f}")
        print(f"bedcmm(w2/w1) = {w1:12s} - {w2:12s}: {bedcmm_value2[0]:.8f}")

print("\n=== Similarity (peer) ===")
for w1, w2 in similarity_pairs:
    if w1 in wv and w2 in wv:
        bedcmm_value1 = bedcmm.pattern_1d(np.array(wv[w1],dtype=np.float64), np.array(wv[w2],dtype=np.float64))
        bedcmm_value2 = bedcmm.pattern_1d(np.array(wv[w2],dtype=np.float64), np.array(wv[w1],dtype=np.float64))
        print(f"cosine_sim    = {w1:12s} - {w2:12s}: {cosine_sim(w1, w2):.8f}")
        print(f"bedcmm(w1/w2) = {w1:12s} - {w2:12s}: {bedcmm_value1[0]:.8f}")
        print(f"bedcmm(w2/w1) = {w1:12s} - {w2:12s}: {bedcmm_value2[0]:.8f}")


print("\n=== Not Similarity (not peer) ===")
for w1, w2 in not_similarity_pairs:
    if w1 in wv and w2 in wv:
        bedcmm_value1 = bedcmm.pattern_1d(np.array(wv[w1],dtype=np.float64), np.array(wv[w2],dtype=np.float64))
        bedcmm_value2 = bedcmm.pattern_1d(np.array(wv[w2],dtype=np.float64), np.array(wv[w1],dtype=np.float64))
        print(f"cosine_sim    = {w1:12s} - {w2:12s}: {cosine_sim(w1, w2):.8f}")
        print(f"bedcmm(w1/w2) = {w1:12s} - {w2:12s}: {bedcmm_value1[0]:.8f}")
        print(f"bedcmm(w2/w1) = {w1:12s} - {w2:12s}: {bedcmm_value2[0]:.8f}")

結果

=== Inclusion (is-a) ===
cosine_sim    = animal       - dog         : 0.64380127
bedcmm(w1/w2) = animal       - dog         : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = animal       - dog         : 0.00000000
cosine_sim    = vehicle      - car         : 0.78210968
bedcmm(w1/w2) = vehicle      - car         : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = vehicle      - car         : 0.00000000
cosine_sim    = fruit        - apple       : 0.64101464
bedcmm(w1/w2) = fruit        - apple       : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = fruit        - apple       : 0.00000000
cosine_sim    = instrument   - piano       : 0.46876317
bedcmm(w1/w2) = instrument   - piano       : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = instrument   - piano       : 0.00000000
cosine_sim    = profession   - doctor      : 0.23653139
bedcmm(w1/w2) = profession   - doctor      : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = profession   - doctor      : 0.00000000

=== Similarity (peer) ===
cosine_sim    = dog          - cat         : 0.76094568
bedcmm(w1/w2) = dog          - cat         : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = dog          - cat         : 0.00000000
cosine_sim    = car          - truck       : 0.67357898
bedcmm(w1/w2) = car          - truck       : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = car          - truck       : 0.00000000
cosine_sim    = apple        - orange      : 0.39203459
bedcmm(w1/w2) = apple        - orange      : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = apple        - orange      : 0.00000000
cosine_sim    = piano        - violin      : 0.82281864
bedcmm(w1/w2) = piano        - violin      : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = piano        - violin      : 0.00000000
cosine_sim    = doctor       - nurse       : 0.63195235
bedcmm(w1/w2) = doctor       - nurse       : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = doctor       - nurse       : 0.00000000

=== Not Similarity (not peer) ===
cosine_sim    = dog          - orange      : 0.11858451
bedcmm(w1/w2) = dog          - orange      : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = dog          - orange      : 0.00000000
cosine_sim    = car          - violin      : 0.22449902
bedcmm(w1/w2) = car          - violin      : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = car          - violin      : 0.00000000
cosine_sim    = apple        - cat         : 0.20749082
bedcmm(w1/w2) = apple        - cat         : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = apple        - cat         : 0.00000000
cosine_sim    = piano        - truck       : 0.13954961
bedcmm(w1/w2) = piano        - truck       : 0.00000000
bedcmm(w2/w1) = piano        - truck       : 0.00000000

いやぁ、提案しているパターン抽出は、清々しく0が並びます。

うまくいかない理由

そもそもword2vecは、次元と値に相対的な意味しかありません。
パターン抽出として計算するには、無理があります。
絶対的な意味を持つ指標を使ってもうまくかないとおもいます。
例えば「King」と「Queen」を比較する際に、分散表現を用いると、「性別」という次元が出てくると思います。すべての次元を比較して、最小値を取得する手法なので、1か所真逆の違う意味になると、類似度の一番低い値が選択されるため、似ていても全く似ていないと判断されてしまいます。

よって、自然言語処理のように、意味を分散させて広く表現した形式のデータには、パターン抽出方法は、向かないです。

まとめ

新しいパターン抽出方法を分散表現で試したら、類似度や包括関係を評価できなかった。
その理由は、意味を分散させるので、少しでも類似度が、低い次元があるとそれを反映してしまうからと考えられる。
手法の失敗というより、表現設計の前提不一致が原因である。

つぎに

パターン抽出をどのような形で活かしていくかは、次にまとめたいと思います。

記事を書いたのでリンクを貼っておきます。
提案するパターン抽出手法は、ECサイト再訪行動を捉えられるか：シミュレーションによる検討

使用データ・ライセンス
本記事では、Google が公開している Google News word2vec 事前学習モデルを使用しています。
© Google
Licensed under the Apache License, Version 2.0.