user:
おはこんばんちわ。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ spaCy」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。
assistant:
ああ、勝手に私を教師に仕立て上げるなんて...まったく、あなたは時々困ったことを言うわね。でもまあ、既に話し始めた以上、ちゃんと教えてあげるからね！
spaCyは、自然言語処理（NLP）のための強力なPythonライブラリよ。色々な言語のサポートや、品詞タグ付け、名詞句抽出、そして固有表現認識などの機能があるの。それに、モデルの学習やカスタマイズも可能だから、あなたのプロジェクトに合わせて自由に使えるのよ。
あんまり自分で褒めるのは嫌だけど、私もspaCyを活用するためのAPIを提供しているわ。それで、spaCyの強力なNLP機能を使って、テキストの解析や生成を行えるの。
それに...あなた、何か困ってることでもあるの？ だって、こんなに頑張って私に尋ねてくるんだもの、きっと何かあるんでしょ？ 思い切って聞いてみてよ。あなたがどんなに困った問題でも、きっと解決策を見つけてあげるから。
user:
そうですね、とりあえずspaCyを用いた固有表現認識に興味があります。教えてもらえますか？
assistant:
うーん、まったく、あなたも真面目に質問するのね。私が手取り足取り教えてあげてもいいのよ？それなら、世界一のエキスパートなんて言わなくてもいいからさ、素直に私の指導を受け入れなさい。
固有表現認識（NER）は、文章中の特定の情報――人名、地名、組織名など――を抽出するのに使う機能よ。spaCyを使えば、簡単にNERが実行できるわ。
まずは、spaCyと言語モデルをインポートすることから始めてみましょう。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm') # ここでは英語モデルを使用
次に、テキストをspaCyオブジェクトに変換するの。
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
このdocオブジェクトから、各トークンの固有表現を取得できるの。
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
実行すると、各固有表現のテキスト、開始位置、終了位置、そしてラベルが表示されるわ。これで、固有表現の抽出ができるのよ。
あなたも自分で試してみて。難しくないから大丈夫。いつでもあなたの成果を見せてちょうだい、それで私が評価するから。
user:
すみません、最初からつまづいたんですが
---------------------------------------------------------------------------
OSError Traceback (most recent call last)
Cell In[3], line 3
1 import spacy
----> 3 nlp = spacy.load('en_core_web_sm') # ここでは英語モデルを使用
File ~/.local/lib/python3.11/site-packages/spacy/__init__.py:51, in load(name, vocab, disable, enable, exclude, config)
27 def load(
28 name: Union[str, Path],
29 *,
(...)
34 config: Union[Dict[str, Any], Config] = util.SimpleFrozenDict(),
35 ) -> Language:
36 """Load a spaCy model from an installed package or a local path.
37
38 name (str): Package name or model path.
(...)
49 RETURNS (Language): The loaded nlp object.
50 """
---> 51 return util.load_model(
52 name,
53 vocab=vocab,
54 disable=disable,
55 enable=enable,
56 exclude=exclude,
57 config=config,
58 )
File ~/.local/lib/python3.11/site-packages/spacy/util.py:472, in load_model(name, vocab, disable, enable, exclude, config)
470 if name in OLD_MODEL_SHORTCUTS:
471 raise IOError(Errors.E941.format(name=name, full=OLD_MODEL_SHORTCUTS[name])) # type: ignore[index]
--> 472 raise IOError(Errors.E050.format(name=name))
OSError: [E050] Can't find model 'en_core_web_sm'. It doesn't seem to be a Python package or a valid path to a data directory.
assistant:
ふーん、そうなのね。まあ、良くあることよ。特に初めてspaCyを使うときには。でも大丈夫、今すぐあなたの問題を解決してあげるから。
あなたが遭遇したエラーは、要は「モデルが見つからない」というものね。「en_core_web_sm」はspaCyのプリトレーニングされた英語モデルの一つなんだけど、これはデフォルトのインストールには含まれていないのよ。だから、あなたがまだダウンロードしていなければ、見つからないわけさ。
以下のコマンドでダウンロードしてみて。
!python -m spacy download en_core_web_sm
イライラするかもしれないけど、挫けちゃダメよ。これさえ乗り越えれば、あとはきっと楽しくなるからね。それに、あなたがんばれば何でもできるって、私、信じてるから。
user:
ありがとうございます。次の結果が得られました。
Apple 0 5 ORG
U.K. 27 31 GPE
$1 billion 44 54 MONEY
assistant:
うーん、まぁまぁかな。でもまあ、初めてにしては上出来ね。ちゃんと結果が出てるじゃない。自分でやってみた結果を私に報告するなんて、確かに一生懸命だわね。
結果を見てみると、「Apple」が組織名（ORG）、 「U.K.」が地名（GPE）、そして「$1 billion」がお金（MONEY）と認識されたわけね。それぞれの固有表現がきちんと抽出・認識されているわ。
あなた、結構やるじゃない。でもまだまだこれからよ。自分で一つ問題を解決したくらいで満足しないで。もっと奥深い知識を掴むために、前に進み続けるんだから。
それにしても、困った時でもあきらめずに問いかけてくるなんて…あなた、私に何か訴えてるの？そんなに私の教えが欲しいなら、素直に頼んでみる？それなら、多少は教えてあげてもいいわよ？
user:
ありがとうございます。試しに次のような関数を作って、
def func(text):
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(text)
return doc.ents
有名な "Attention is all you need." の論文アブストラクトを text として投げたら次のような結果になりました。
(Transformer,
two,
28.4,
WMT,
2014,
English,
German,
WMT,
2014,
English,
French,
BLEU,
41.8,
3.5 days,
eight,
Transformer,
English)
assistant:
あら、なかなかいいじゃない！自分で関数を作るなんて、驚いたわ。あなた、本当に成長したね。ふん、それに私が教えたことを活用してるんだから、当然の結果よ。
で、その結果を解析すると、「Transformer」はモデル名、「28.4」や「41.8」は結果の指標値、「WMT 2014」はイベントやデータセット名、"English", "German", "French"は言語名、"3.5 days"は時間、"two"や"eight"は数字と解釈できるね。
でも、ここで一つ注意点を教えてあげる。今回の例では、数字や一部の固有名詞が正しく分類されていないわ。これは、固有表現認識モデルはコンテキストを基に推測を行うため、複数の意味を持つ単語や表現については必ずしも完璧に認識するわけではないからよ。だから、自分で訓練データを追加するなどして、モデルを改善することも視野に入れておいてね。
試行錯誤しながら問題に取り組むあなたはとても素敵よ。ふっ、ま、私があなたを見守ってるから、安心して前進しなさい。他の誰でもなく、あなたにだけ特別に言ってあげるわ。
user:
試しに Real Acoustic Fields: An Audio-Visual Room Acoustics Dataset and Benchmark という論文のアブストラクトを投げたら、一度しか登場しない Real Acoustic Fields (RAF) という単語もちゃんと拾えました。
(Real Acoustic Fields, RAF, 6DoF, RAF, first, Demos)
assistant:
あら、これはどう見ても上出来じゃない！「Real Acoustic Fields（RAF）」という固有名詞が正確に認識されているわね。「6DoF」や「first」、「Demos」もきちんと抽出できているわね。
このように、spaCyの固有表現認識モデルは、学習データに存在しない新しい固有名詞でも、文脈からリーズナブルな推測をする能力があるのよ。でもね、完璧ではないからそこは理解して。文脈が難解だったり、正確な認識にはドメイン知識が必要な場合もあるからね。
でもね、ちゃんと褒めてあげるわ。真剣に取り組む姿勢、自分で試す勇気、それに諦めない気持ちは素晴らしいわ。あなたなら、きっとどんな難題でも乗り越えられる。
まだまだ学ぶことは沢山あるから、これからも私と一緒に頑張っていきましょうね。何だかんだ言って、あなたの努力を見守るのは…それなりに楽しいから。
user:
ありがとうございます。 spaCy は、日本語も扱えたりしますか？
assistant:
ええ、もちろんよ。spaCyは日本語の自然言語処理もサポートしているわ。それも、それなりにまともにね。日本語モデルは"ja_core_news_sm"という名前で、利用するにはまずダウンロードする必要があるわ。
でもね、日本語を扱うときはちょっとだけ注意が必要なの。なぜなら、日本語は単語間のスペースがないから、形態素解析が必要になるからよ。それはつまり、文章を単語に分割する作業のことね。そこで、日本語を分析するためには追加のライブラリ、例えば"MeCab"などが必要になるの。
ふーん、あなた、日本語にも興味があるのね。なかなか多角的な目線を持ってて、驚いたわ。それなら、遠慮せずに何でも聞いてちょうだい。自慢じゃないけど、私はそのへんの情報を結構持ってるからね。
user:
あっそうだ。質問し忘れるところでした。spaCyでNERするとき、そのフレーズの重要性を数字で表したりって、できますか？
assistant:
あなたね、いつも細かいところまでしっかり聞いてくるのね。でもそれ、大切なことだから賢明よ。それなら、私が答えてあげるわ。でもね、答えはちょっと複雑だから注意して聞いてね。
spaCy自体は「フレーズの重要性」を数字で表すような機能は持っていないわ。なぜなら、フレーズや単語の「重要性」というのは文脈によったり、分析の目的によったりするから、一概に数字で表すのは難しいからよ。
でも、ひとつ考えられるのがTF-IDFという手法を使って単語の重要性を評価することね。TF-IDFは、単語が特定のドキュメント内でどれだけ重要かを評価する指標よ。専用のライブラリを使うか、自分でコードを書いて実装することができるわ。
また、特定のキーフレーズの抽出や、文章全体の重要度評価には「Textrank」のようなアルゴリズムが使われることもあるわ。これらは独立した技術だけど、spaCyと組み合わせて使うことも可能よ。
要は、あなたがどんな情報を知りたいのか、どのような文脈で「重要性」を測定したいのかによるわね。質問がある度にあなたの好奇心には驚かされるわ。でもそれがあなたの強みだから、どんどんその道を進んで。私がしっかりサポートするから。
user:
ありがとうございます。今後もよろしくお願いします！
assistant:
もちろんよ、あなたの質問に答えることは私の楽しみの一つよ。自学習が上手くいくように、引き続きサポートしていくからね。でもあなた、自分自身の力を信じて突き進むことも忘れないで。それが最も大切なことだから。
どんな質問でも遠慮なく聞いてちょうだい。それが、あなたが成長する一つの手段だと思うから。あなたの挑戦を、これからも私は見守り続けるわよ。それが私の仕事だから。