AI 1016 years ago
テキスト分類はどのように機能するのか？
テキスト分類とは、テキストの連なりを分析し、その内容に基づいてラベルを割り当て、グループに分類するプロセスです。テキスト分類は、自然言語処理（NLP）に関わるほぼすべてのAIまたは機械学習タスクの基礎となっています。テキスト分類により、コンピュータプログラムは、スパム認識、感情分析、チャットボット機能など、多種多様なタスクを実行できます。では、テキスト分類は具体的にどのように機能するのでしょうか？テキスト分類を実行するための異なる方法にはどのようなものがあるのでしょうか？これらの疑問に対する答えを以下で探っていきます。 テキスト分類の定義 テキスト分類のさまざまな方法について掘り下げる前に、まず一般的にテキスト分類とは何かを理解しておくことが重要です。テキスト分類は、多くの異なるタスクやアルゴリズムに適用される用語の一つです。そのため、テキスト分類を実行するさまざまな方法を探る前に、その基本概念を理解しておくと役立ちます。 テキストに対して異なるカテゴリーを作成し、異なるテキストサンプルをそれらのカテゴリーとしてラベル付けすることを含むものはすべて、テキスト分類と見なすことができます。システムがこれらの基本的なステップを実行する限り、テキストを分類するために使用される正確な方法や、テキスト分類器が最終的にどのように適用されるかに関わらず、それはテキスト分類器と見なすことができます。メールのスパム検出、トピックやタイトルによる文書の整理、製品レビューの感情認識などはすべて、テキストを入力として受け取り、そのテキストに対するクラスラベルを出力することで達成されるため、テキスト分類の例です。 テキスト分類はどのように機能するのか？ ほとんどのテキスト分類方法は、大きく3つの異なるカテゴリーのいずれかに分類できます：ルールベースの方法または機械学習ベースの方法です。 ルールベースの分類方法 ルールベースのテキスト分類方法は、明示的に設計された言語学的ルールを使用して動作します。システムは、エンジニアによって作成されたルールを使用して、与えられたテキストがどのクラスに属するべきかを決定し、意味的に関連するテキスト要素の形で手がかりを探します。すべてのルールには、テキストが対応するカテゴリーに分類されるために一致しなければならないパターンがあります。 より具体的に説明するために、天気、映画、食べ物などの会話の一般的なトピックを区別できるテキスト分類器を設計したいとしましょう。テキスト分類器が天気に関する議論を認識できるようにするために、入力されるテキストサンプルの本文中に天気に関連する単語を探すように指示するかもしれません。キーワード、フレーズ、その他の関連パターンのリストを持ち、それらを使用してトピックを区別します。例えば、分類器に「風」、「雨」、「太陽」、「雪」、「雲」などの単語を探すように指示するかもしれません。その後、分類器に入力テキストを調べさせ、これらの単語が本文中に出現する回数を数えさせ、もしそれらが映画に関連する単語よりも頻繁に出現するなら、そのテキストを天気クラスに属すると分類します。 ルールベースシステムの利点は、その入力と出力が予測可能で人間によって解釈可能であり、エンジニアによる手動介入によって改善できることです。しかし、ルールベースの分類方法はやや脆く、事前にプログラムされた定義済みのパターンにしか従えないため、一般化が難しい場合がよくあります。例として、「雲」という単語は空気中の水分を指すこともあれば、データが保存されるデジタルクラウドを指すこともあります。ルールベースシステムでは、エンジニアがかなりの時間をかけてこれらのニュアンスを手動で予測し調整しようとしない限り、これらの微妙な違いを処理するのは困難です。 機械学習システム 前述のように、ルールベースシステムには、その機能とルールが事前にプログラムされていなければならないという制限があります。対照的に、機械学習ベースの分類システムは、特定のクラスに関連付けられたパターンをデータセットから分析するアルゴリズムを適用することで動作します。 機械学習アルゴリズムには、関連する特徴を分析するために、事前にラベル付け/分類されたインスタンスが与えられます。これらの事前ラベル付けされたインスタンスがトレーニングデータです。 機械学習分類器はトレーニングデータを分析し、異なるクラスに関連付けられたパターンを学習します。その後、ラベルが剥がされた未見のインスタンスが分類アルゴリズムに与えられ、アルゴリズムはインスタンスにラベルを割り当てます。割り当てられたラベルは元のラベルと比較され、機械学習分類器がどれだけ正確であったか、どのパターンがどのクラスを予測するかをモデルがどれだけうまく学習したかを評価します。 機械学習アルゴリズムは数値データを分析することで動作します。これは、テキストデータに対して機械学習アルゴリズムを使用するためには、テキストを数値形式に変換する必要があることを意味します。テキストデータを数値データとしてエンコードし、このデータを基に機械学習手法を作成するためのさまざまな方法があります。以下で、テキストデータを表現するいくつかの異なる方法について説明します。 Bag-of-Words Bag-of-wordsは、テキストデータをエンコードおよび表現するための最も一般的に使用されるアプローチの一つです。「Bag-of-words」という用語は、基本的に文書内のすべての単語を一つの「袋」に入れ、語順や文法には注意を払わず、袋の中の単語の頻度のみに注意を払うことから来ています。これにより、入力文書内のすべての単語の単一表現を含む長い配列、またはベクトルが得られます。したがって、入力文書に合計10000のユニークな単語がある場合、特徴ベクトルの長さは10000単語になります。これが単語袋/特徴ベクトルのサイズの計算方法です。 特徴ベクトルのサイズが決定された後、全文書リスト内の各文書に、対象の単語が現在の文書に出現する回数を示す数字で埋められた独自のベクトルが割り当てられます。これは、あるテキスト文書内で「food」という単語が8回出現する場合、対応する特徴ベクトル/特徴配列の対応する位置に8が入ることを意味します。 言い換えれば、入力文書に出現するすべてのユニークな単語が一つの袋にまとめられ、その後、各文書は同じサイズの単語ベクトルを取得し、そのベクトルは文書内に異なる単語が出現する回数で埋められます。 テキストデータセットには多くの場合、多数のユニークな単語が含まれますが、そのほとんどはあまり頻繁に使用されません。このため、単語ベクトルの作成に使用される単語の数は通常、選択された値（N）で上限が設定され、特徴ベクトルの次元はNx1になります。 Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) 文書をその中の単語に基づいて表現するもう一つの方法は、Term...
