最後に今回使用したプログラムをまとめて記載しています。

Mac(Intel)環境の構築

BERT(文脈解析)だけでは日本語の理解をするには難しい場合があるため、Mecebを用いて形態素解析をし、その結果を文脈解析をすることで精度をあげることにする。

初めにmecabを実行するための環境を作るために下記を実行。

$ brew install mecab
$ brew install mecab-ipadic
$ pip install mecab-python

BERTで用いる環境を構築するために下記を実行。

$ pip install transformers
$ pip install fugashi 
$ pip install ipadic

mecabで形態素解析のプログラムを作成する。
簡単なので一気に示す。

mecab_words.py

import MeCab

print("テキストを入力してください。")
text = input()
wakati = MeCab.Tagger('-Owakati')
print(wakati.parse(text))

初めに必要なライブラリをインポート

vector_words.py

from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertModel
import torch

BERTのトークナイザーとモデルを準備

vector_words.py

model_name = 'cl-tohoku/bert-base-japanese'
tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

分析したいテキストの入力を待機

vector_words.py

print("テキストを入力してください、")
text = input()

テキストをトークン化

vector_words.py

inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

BERTモデルで特徴ベクトルを取得

vector_words.py

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs, output_attentions=True)
    attention = outputs.attentions

最初のレイヤーのAttentionを平均化して各トークンの重要度を求める

vector_words.py

avg_attention = torch.stack(tuple(attention[-1])).mean(dim=1).squeeze(0)
token_importance = avg_attention.sum(dim=0)

重要度の高い順にトークンと重要度を表示

vector_words.py

decoded_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0].tolist())
token_importance_list = list(zip(decoded_tokens, token_importance.tolist()))

sorted_token_importance = sorted(token_importance_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
for token, importance in sorted_token_importance:
    print(f"Token: {token.ljust(15)} Importance: {importance:.4f}")

まとめ

vector_words.py

from transformers import BertJapaneseTokenizer, BertModel
import torch

model_name = 'cl-tohoku/bert-base-japanese'
tokenizer = BertJapaneseTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

print("テキストを入力してください、")
text = input()

inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs, output_attentions=True)
    attention = outputs.attentions

avg_attention = torch.stack(tuple(attention[-1])).mean(dim=1).squeeze(0)
token_importance = avg_attention.sum(dim=0)

decoded_tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'][0].tolist())
token_importance_list = list(zip(decoded_tokens, token_importance.tolist()))

sorted_token_importance = sorted(token_importance_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
for token, importance in sorted_token_importance:
    print(f"Token: {token.ljust(15)} Importance: {importance:.4f}")

参考文献