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単語分散表現 chiVe の活用方法 Part 4

Last updated at 2022-12-16Posted at 2022-12-16

chiVeの活用方法シリーズ

はじめに

2022年4月末に、WAP NLP Tech Talk#5 にて、「単語分散表現 chiVeの活用方法」というタイトルでお話しをしました。
そのQiita版として、スライドの内容を補足しながら4回に分けて紹介しています。
chiVe とは、日本語単語分散表現です。分散表現の基本事項や、chiVe の特長については、Part 1 で触れています。

さて、前回は公開済みの chiVe を使って文書分類をしました。今回は chiVe を追加学習し、前回と同じ分類タスクで結果を比較します。

追加学習

公開されている chiVe は汎用的なデータセットで学習済み¹ですので、そのままでも利用できますが、手持ちのデータで追加学習させることによって、自分専用のドメイン（分野）に特化させることができます。
例えば、ニュースの分類タスクに専用で使う場合は、ニュースドメインのコーパスで追加学習させることで、より性能が高くなる可能性があります。

実験

今回も Livedoor ニュースコーパスでテキスト分類をします。

前回のコードの続きで進めます。

本記事から進めるには

前回の「データセットの準備」節を適用してから次のコードを実行してください。

import gensim
import numpy as np
import sudachipy
import sudachidict_core
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import make_pipeline, Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

tokenizer = sudachipy.Dictionary().create()

def tokenize(sent: str) -> list[str]:
    morphs = tokenizer.tokenize(sent.strip())
    norms = [m.normalized_form() for m in morphs]
    return norms

def text2vec(text: str, vectorizer):
    norms = tokenize(text)
    word_vecs = np.array([vectorizer[n] for n in norms if n in vectorizer])
    text_vec = np.average(vecs, axis=0)
    return vec

def classify(train_x, train_y, test_x, test_y):
    param_grid = {
        'svc__C': [1, 10, 100, 1000],
        'svc__gamma': [1e-4, 5e-4, 1e-3],
    }
    clf = make_pipeline(StandardScaler(), SVC(random_state=0))
    search = GridSearchCV(clf, param_grid, verbose=3)
    search.fit(train_x, train_y)
    best_model = search.best_estimator_
    predicted = best_model.predict(test_x)
    accuracy = accuracy_score(test_y, predicted)
    print('accuracy = {:.4f}'.format(accuracy))

フルモデルのダウンロード

chiVe の追加学習を行うには、フルモデルを使う必要があります。

console: フルモデルのダウンロードして展開

$ wget https://sudachi.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/chive/chive-1.2-mc90_gensim-full.tar.gz
$ tar xzf chive-1.2-mc90_gensim-full.tar.gz

chiVe の追加学習

chive の追加学習

from gensim.models import Word2Vec

# chiVe を追加学習するメソッド
def finetuning(output_chive_path: str, train_texts):
    chive_finetuned = Word2Vec.load("data/chive-1.2-mc90_gensim-full/chive-1.2-mc90.bin")

    # 実験の再現性のため（並列処理すると実験が再現できない）
    chive_finetuned.workers = 1

    # 語彙の再構築
    chive_finetuned.build_vocab(train_texts, update=True)

    # 追加学習で使用するデータセットは小規模なので、min_count を小さくしておく
    chive_finetuned.vocabulary.min_count = 0

    # 学習、保存
    chive_finetuned.train(train_texts, total_examples=chive_finetuned.corpus_count,
                          epochs=chive_finetuned.epochs)
    chive_finetuned.save(output_chive_path)

Livedoor ニュースコーパスの学習用データでchiVeを学習します。

# 学習用データを単語分割
train_toked = [tokenize(line) for article in train_df['article']
               for line in article.split('\n')]

# 追加学習した chiVe の保存先
output_chive_path='data/chive-1.2-mc90.livedoor.finetuned.bin'

# 追加学習
finetuning(output_chive_path, train_toked)

学習が終わると、次の3つのファイルが生成されているはずです。

$ ls
# >>> chive-1.2-mc90.livedoor.finetuned.bin
#     chive-1.2-mc90.livedoor.finetuned.bin.trainables.syn1neg.npy
#     chive-1.2-mc90.livedoor.finetuned.bin.wv.vectors.npy

これで、Livedoor ニュースコーパスに特化した chiVe が得られました。

追加学習した chiVe を使って分類

前回と同じデータセットで分類タスクの性能を確認します。

# 追加学習した chiVe の読み込み
chive_finetuned = Word2Vec.load('data/chive-1.2-mc90.livedoor.finetuned.bin')

# vectorizer=chive_finetuned.wv を指定して、ベクトル化
train_x = np.array([text2vec(article, vectorizer=chive_finetuned.wv)
                    for article in train_df["article"]])
train_y = np.array(train_df["label_id"])

test_x = np.array([text2vec(article, vectorizer=chive_finetuned.wv)
                   for article in test_df["article"]])
test_y = np.array(test_df["label_id"])

# 学習、評価
classify(train_x, train_y, test_x, test_y)
# >>> accuracy = 0.9227

前回の正解率 91.32% に比べて、改善できたようです。

他のデータセットで追加学習

chiVe の性能改善にはデータセットの選択が大切です。ニュース記事とは別のデータで chiVe を追加学習し、同じ分類タスク（ニュース分類）の性能が改善するか調べます。

別のデータセットとして、Twitter のツイート文を使ってみましょう。ツイート文は、ニュース記事に比べてカジュアルな表現が多く、同じ日本語ですが性質が全く異なります。

Twitterのデータセットとして、WRIMEを使います。

console: データセットのダウンロード

$ wget https://raw.githubusercontent.com/ids-cv/wrime/master/wrime-ver1.tsv

python: ツイート文で chiVe を追加学習してニュース記事を分類

import pandas as pd

# データを読み込んで、単語分割
wrime_df = pd.read_csv('data/wrime/wrime-ver1.tsv', delimiter='\t')
train_toked = [tokenize(line) for tweet in wrime_df['Sentence'] for line in tweet.split('\n')]

# chiVe の追加学習
finetuning('data/chive-1.2-mc90.wrime.finetuned.bin', train_toked)

chive_finetuned_wrime = Word2Vec.load('data/chive-1.2-mc90.wrime.finetuned.bin')

# ベクトル化
train_x = np.array([text2vec(article, vectorizer=chive_finetuned_wrime.wv)
                    for article in train_df["article"]])
train_y = np.array(train_df["label_id"])
test_x = np.array([text2vec(article, vectorizer=chive_finetuned_wrime.wv)
                   for article in test_df["article"]])
test_y = np.array(test_df["label_id"])

# 分類
classify(train_x, train_y, test_x, test_y)
# >>> accuracy = 0.9091

追加学習をしなかった場合の正解率 91.32% に比べて、性能が下がってしまったようです。
このように、追加学習を行う時には、適切なデータセットの選択が必要です。

まとめ

今回は chiVe の追加学習について触れました。
Livedoor ニュースコーパスの分類実験の結果は次の通りでした。

分類手法	正解率
chiVe（追加学習なし） + SVM	0.9132
chiVe（Livedoorで追加学習） + SVM	0.9227
chiVe（ツイート文で追加学習） + SVM	0.9091

同じドメインのデータセットで追加学習する手法（Livedoorで追加学習）が最も良い結果になりましたが、別のドメインのデータセットを使う手法（ツイート文で追加学習）は、改善が見られませんでした。
chiVe を追加学習する際には、応用先に合わせたデータセットをご検討ください。

さて、「単語分散表現 chiVe の活用方法」シリーズは今回が最後です。
ぜひ紹介した内容を応用して chiVe を使ってみてください。

chiVe の学習の仕組みについてはこちらの記事を参照してください。 ↩

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