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Perl で自然言語処理,[object Object],佐藤 敏紀(さとうとしのり),[object Object],@overlast,[object Object],1,[object Object]
私(佐藤敏紀)の自己紹介,[object Object],名前:佐藤敏紀(さとうとしのり),[object Object],ID       : overlast(Twitter : @overlast),[object Object],key     : 自然言語処理/機械学習/検索/圧縮/順序学習,[object Object],blog   : Overlasting::Life(http://diary.overlasting.net/) ,[object Object],略歴,[object Object],2005年4月〜2008年3月:東工大の奥村研究室,[object Object],自然言語処理(比較関係抽出)の研究,[object Object],2008年5月〜:某大手ポータルサイト,[object Object],自然言語処理・機械学習技術をWeb文書に応用,[object Object],類似文字列検索ライブラリの研究・開発,[object Object],スペル訂正システムの研究・開発,[object Object],2,[object Object]
アジェンダ,[object Object],自然言語処理って何?,[object Object],何をやったら自然言語処理なの?,[object Object],自然言語処理の勉強のはじめ方,[object Object],Webサービスと自然言語処理,[object Object],上手な自然言語処理との付き合い方,[object Object],改善ポイント発見のためのキーワード,[object Object],3,[object Object]
自然言語処理って何?,[object Object],4,[object Object]
自然言語処理(NLP : Natural Language Processing)とは= 「自然言語」をコンピュータで「処理」すること,[object Object],自然言語(Natural Language),[object Object],人間が意思疎通のために使っている言葉,[object Object],言葉による意思疎通の手法例:読み・書き・話し,[object Object],コンピュータ用の人工言語と区別される,[object Object],自然言語処理,[object Object],分野 : 人工知能 + 言語学,[object Object],内容 = 解析をする際にどのように高い性能を達成するか,[object Object],計算言語学(Computational Linguistics)と関連,[object Object],NLPと聞いて神経的なモノを浮かべては駄目,[object Object],5,[object Object]
自然言語処理技術の応用例Google 日本語入力 - CGI API,[object Object],6,[object Object]
自然言語処理技術者に必須な要素,[object Object],扱うデータに含まれる言語に関する知識,[object Object],言語に関する文法、用語,[object Object],テキストデータ中の単語の分布、文の構造など,[object Object],必要な処理を実現できるプログラミングスキル,[object Object],実現したいことによって、必要なスキルが異なる,[object Object],できれば確率・統計に関連する知識,[object Object],何をやる場合でも、ほぼ必ず必要になる,[object Object],7,[object Object]
自然言語処理に関連する知識・技術,[object Object],自然言語処理を実現するための知識,[object Object],データ構造とアルゴリズム、機械学習、代数学、離散数学、グラフ理論、確率統計、情報理論、データ圧縮、組み合わせ最適化など,[object Object],自然言語処理の基盤技術,[object Object],形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析など,[object Object],自然言語処理技術を応用して実現できる技術,[object Object],情報検索、固有表現抽出、テキストマイニング、情報抽出、かな漢字変換、機械翻訳、文書分類、OCR、スペルチェック、音声認識、自動要約など,[object Object],8,[object Object],このあたりが自然言語処理と呼ばれる,[object Object]
自然言語処理の勉強のはじめ方- これから勉強する人向け -,[object Object],9,[object Object]
日本語の教科書などを読む,[object Object],自然言語処理の基礎(奥村学著),[object Object],薄いので読みやすい,[object Object],自然言語処理(長尾真 著),[object Object],多少(かなり?)古いが網羅的,[object Object],基礎日本語文法(増岡・田窪著),[object Object],日本語の自然言語処理に必要な用語を知る,[object Object],言語処理のための機械学習入門,[object Object],自然言語処理を学びつつ機械学習にも入門できる,[object Object],生駒日記:NAISTの小町守さんのブログ,[object Object],NLP関連の良質な記事をピックアップして下さる,[object Object],毎日読んでいれば理解が深まる(半年ROM),[object Object],海外インターンに行きたくなる(副作用),[object Object],10,[object Object]
英語の教科書などを読む,[object Object],最初の参考書,[object Object],Foundations of Statistical Natural Language Processing,[object Object],多少古いが、未読なら通読する価値がある,[object Object],様々な自然言語処理の研究室で読まれている,[object Object],略称 : FSNLP,[object Object],学会・研究会,[object Object],自然言語処理の学会,[object Object],PFIの岡野原さんによる学会の解説,[object Object],Link of NLP/CL Conference,[object Object],東京大学喜連川研特認助教の吉永直樹さんのリスト。便利。,[object Object],ACL Anthology,[object Object],情報処理学会電子図書館(有料),[object Object],ACM Digital Library(有料),[object Object],11,[object Object]
勉強会・研究会・学会に参加する,[object Object],勉強会・コミュニティ,[object Object],自然言語処理勉強会@東京,[object Object],@nokunoさんが主催。参加時の心理的ハードルが低い。,[object Object],NLP若手の会,[object Object],研究会や勉強会を頻繁に開催している。,[object Object],研究会,[object Object],情報処理学会の自然言語処理研究会,[object Object],定期開催しているので割と気軽に参加できる。,[object Object],学会の全国大会,[object Object],言語処理学会の年次大会 => お祭。参加すべき。,[object Object],12,[object Object]
その他のおすすめ資料,[object Object],集合知プログラミング,[object Object],自然言語処理の応用を体験できる,[object Object],Pythonのコードを見ながらPerlで書く,[object Object],大規模サービス技術入門(伊藤・田中著),[object Object],通読すると何かをやった気分になれる,[object Object],入門自然言語処理,[object Object],Natural Language Processing with Pythonの邦訳,[object Object],オライリーさん。12章が日本語で書き下ろし,[object Object],情報検索と言語処理-言語と計算-徳永(徳永著),[object Object],おすすめ。Amazonで本書の関連書籍を見ると良い。,[object Object],「たつをのChangeLog」のサンプルコード,[object Object],Perl でWebAPIから得た結果を加工するサンプル,[object Object],13,[object Object]
自然言語処理に必要な3つの心構え,[object Object],最初は簡単に実装し、徐々に洗練する,[object Object],簡単で効果が高いところから解決しよう,[object Object],機械はミスをする,[object Object],多少の間違えは諦めよう。70%正解してれば十分,[object Object],データは自前で集めて、自前で管理する,[object Object],他社のAPIや外注に依存しきるのは危険,[object Object],14,[object Object]
簡単な方法からやって、洗練する,[object Object],最初に,[object Object],『かなり効果が高い & 割と簡単に導入できる』,[object Object], 技術に絞って開発し、サービスに導入する。,[object Object],導入後にユーザの動きが変わるので、ログを分析し、次に効果が高い技術を考える,[object Object],15,[object Object]
機械はミスをする,[object Object],人間は優秀。機械では真似しきれない。,[object Object],例:以下の文から、日本語の誤り箇所を探せ,[object Object],ちょっと、そのケーブルで貸して下さい,[object Object],一度は紙と鉛筆を用意して問題を解こう,[object Object],どの位の精度が期待できるかを試そう。,[object Object],例:リンゴを分類して、分類精度を得てみよう,[object Object],リンゴとみかんを分類,[object Object],簡単すぎ,[object Object],甘い赤リンゴと甘くない赤リンゴを分類,[object Object],難しすぎる(世の中には、この分類をする仕事がある),[object Object],16,[object Object]
日本語の口語文テキストは難しい,[object Object],難しい自然言語処理には間違えがつきもの。,[object Object],多くの自然言語処理技術がもっている仮定,[object Object],形態素解析器などによる分かち書き処理は100%うまくいく,[object Object],  ,[object Object],実際には、100%うまくいくわけではない,[object Object],多くの形態素解析器は新聞のような文書向けに調整済み,[object Object],ブログやTwitterの文書は新聞テキストより解析が難しい,[object Object],そのため、形態素解析以降の処理にエラーが出てくる,[object Object],多少の間違えは許容しよう。気にしないこと,[object Object],17,[object Object]
データは自前で集め、自前で持つ,[object Object],データを自分で収集しなかった場合,[object Object],他人がデータに何か処理を行なっていた場合に困ることがある,[object Object],デーやを自前で持っていなかった場合,[object Object],ある日、他社が提供するAPIが止まるとサービスが続行できなくなる,[object Object],データをネットワーク越しに利用している場合,[object Object],頻繁なデータ転送に時間を食ってしまう,[object Object],データが超巨大な場合は解決できないので諦めて良い,[object Object],理想:言語処理用データは計算機のローカルディスクに置く,[object Object],自然言語処理をすると必ず意外に長い処理時間がかかる。,[object Object],自然言語処理はアプリケーションのメイン処理ではない,[object Object],ソートとか正規化とか、事前にできることは全て事前にやっておく,[object Object],18,[object Object]
Webサービスと自然言語処理,[object Object],いざ実践!!,[object Object],19,[object Object]
自然言語処理は最初は意外と簡単,[object Object],自然言語処理は,[object Object],Webサービスを盛り上げるスパイス、と考えてみよう,[object Object],塩やコショウのようなもの。,[object Object],何かを始められるかどうかの目安,[object Object],自分の計算機上で形態素解析器を動かして、何かの文書における単語の出現頻度をカウントできる,[object Object],技術を使いこなすことや、オリジナル手法を考えようとすると、難易度が飛躍的に上がる,[object Object],最初は Web API やライブラリを利用すればOK,[object Object],試作は Perl でサクッと作ればOK,[object Object],20,[object Object]
課題を見つけてチャレンジする,[object Object],データの獲得手法,[object Object],自社・他社が提供するAPIを使用,[object Object],他社からデータを購入・提供,[object Object],自社で独自にデータ収集,[object Object],データ処理の手法,[object Object],自社・他社が提供するAPIを使用,[object Object],コンピュータを用意。ライブラリをインストール・使用,[object Object],自分でライブラリを開発,[object Object],21,[object Object]
Webサービスにありがちな悩み,[object Object],サイト内のユーザ回遊性を高めたい,[object Object],データはある。だけど、検索できない,[object Object],単語Aと単語Bって一緒にならないの?,[object Object],ユーザが全アイテムを見てくれない,[object Object],ソートの順序が気にいらない,[object Object],データにカテゴリ的なものを付けたい,[object Object],-> これらの問題は導入が簡単で効果も高い,[object Object],22,[object Object]
0/7,[object Object],23,[object Object]
Web API を使って問題解決,[object Object],もう皆さん飽きてますよね。,[object Object],他の方が沢山プレゼンをしてるはずなのでググってください。,[object Object],個人的には、他者が提供しているAPIへの依存を減らした方が良いと思います。,[object Object],24,[object Object]
1/7,[object Object],25,[object Object]
サイト内のユーザ回遊性を高めたい-> 『レコメンド』,[object Object],あるユーザの興味をひきそうな「アイテム」や「ユーザ」を推薦,[object Object],アイテムの例:商品、Webページ、芸能人など,[object Object],2つの手法がある,[object Object],コンテンツベース,[object Object],「アイテム」が持つ情報から類似する「アイテム」を探す,[object Object],協調フィルタリング,[object Object],「情報」と「ユーザの行動」の関係から類似度を計算,[object Object],ユーザを推薦,[object Object],アイテム空間に基づき高類似度のユーザを抽出,[object Object],アイテムを推薦,[object Object],ユーザ空間に基づき高類似度のアイテムを抽出,[object Object],26,[object Object]
例:Twitterのお気に入りレコメンド(1/2)- 協調フィルタリングでアイテム空間に基づきユーザを推薦 -,[object Object],ユーザ 1 : 発言 A、発言 B、発言 C …,[object Object],ユーザ 2 : 発言A、発言 D、発言 G …   ,[object Object],ユーザ 3 : 発言 E、発言 F、発言G … ,[object Object],ユーザ 4 : 発言 B、発言 G、発言I … ,[object Object],ユーザ 5 : 発言 C、発言 G、発言I … ,[object Object],ユーザ 5 : 発言 O、発言 R、発言 Z … ,[object Object],27,[object Object]
例:Twitterのお気に入りレコメンド(2/2)- 協調フィルタリングでアイテム空間に基づきユーザを推薦 -,[object Object],あなた : 発言 B、発言 C、発言 G …,[object Object],ユーザ 1 : 発言A、発言 B、発言 C …    ,[object Object],ユーザ 4 : 発言 B、発言 G、発言 I …,[object Object],ユーザ 4 : 発言 C、発言 G、発言 I …,[object Object],28,[object Object],[object Object]
ユーザ 2 : 発言 A、発言 D、発言 G …
ユーザ 3 : 発言 E、発言 F、発言 G …
ユーザ 4 : 発言 B、発言 G、発言 I …
ユーザ 5 : 発言 C、発言 G、発言 I …
ユーザ 6 : 発言 O、発言 R、発言 Z …お気に入りが  共通している,[object Object],ユーザを抽出,[object Object]
例:はてなブックマークの関連エントリー,[object Object],29,[object Object]
CPANモジュールの例Algorithm::NaiveBayes,[object Object],30,[object Object],実行結果,[object Object],--- 'ユーザ1 : 0.935928608918598',[object Object],--- 'ユーザ3 : 0.263229921258356',[object Object],--- 'ユーザ2 : 0.233982152229649',[object Object]
2/7,[object Object],31,[object Object]
データはある。だけど検索できない。=>  まよわず「検索機能をつける」,[object Object],迷わず「検索」機能をつけよう,[object Object],もし「全文検索を実現する技術者がいない」なら,[object Object],SitemapをGoogleに登録しよう。,[object Object],それ以外,[object Object],自前で検索ライブラリを導入する。 or 外注する。,[object Object],もし「検索機能の設置で損なわれる価値がない」なら,[object Object],即リリースしよう。,[object Object],個人が特定されて困る種類の情報もある,[object Object],クレームが来そうなら、検索できない方が良いかも,[object Object],例:Twitterの発言に性別を推定したタグを付けたデータ,[object Object],32,[object Object]
3/7,[object Object],33,[object Object]
単語Aと単語Bって一緒にならないの?=> 「正規化・データクレンジング・名寄せ」では,[object Object],「正規化・データクレンジング・名寄せ」が必要な例,[object Object],全角半角とかグチャグチャ,[object Object],送り仮名の振り方がバラバラ,[object Object],一部の記号が邪魔,[object Object],複数のフォーマットが混在している,[object Object],旧漢字と新漢字が混ざってる,[object Object],文字コードがサービスごとにちがう,[object Object],ユーザが商品名に余計な文字や記号を付ける。,[object Object],活用がちょっと違う動詞をまとめたい,[object Object],要するに、どういう場合に困るの? ,[object Object],(発音がほぼ同じ && 意味がほぼ同じ)だが、文字の表層が違う,[object Object],34,[object Object]
例:電話番号っぽい数字,[object Object],例:電話番号,[object Object],「0120345678」と「0120(34)5678」は,[object Object],同じ番号?,[object Object],そもそも、電話番号として使える?,[object Object],CPANモジュール「Number::Phone::JP」を使う,[object Object],事前に記号をヒントに番号を切り分けたり、番号を桁数をヒントに切り分けたりする,[object Object],判定の結果vaildなだったら0120-34-5678に束ねる,[object Object],=> 戦略:『信用して大丈夫かをチェックして、代表表記を決めて、代表表記に紐づける』ことを自動化する,[object Object],人手は最強だが、均質な作業を高速には行なえない,[object Object],35,[object Object]
表記を揃える手順の例,[object Object],データを調査する,[object Object],処理するデータに特有な傾向をつかむ,[object Object],特有のフォーマット、や、同じ意味の異なる表記,[object Object],英数字や記号や全角半角文字を揃える,[object Object],半角または全角にそろえる,[object Object],不要な文字を消す,[object Object],代表となる表記を決める,[object Object],データに特有な同じ意味を表す表現を代表表記に揃える,[object Object],例:住所 => 「1-2-3」と「1丁目2番地3号」,[object Object],代表表記との文字列類似度が自分で決めた閾値以上ならまとめる,[object Object],再び人間がデータを調査。処理全体を洗練する。,[object Object],36,[object Object]
4/7,[object Object],37,[object Object]
サイト内のユーザ回遊性を高めたい-> 『アンカーテキスト化』,[object Object],手法,[object Object],あらかじめ辞書にキーワードを登録,[object Object],テキストに辞書中のキーワードが含まれていたらアンカーテキスト化する,[object Object],例:はてなのキーワードリンク,[object Object],38,[object Object]
CPANモジュールの例Text::Darts,[object Object],39,[object Object],--- 今日は<a href="http://www.google.co.jp/search?ie=UTF-8&q=YAPC">YAPC</a> に<a href="http://www.google.co.jp/search?ie=UTF-8&q=NLP">NLP</a> のことを話に来たが、<a href="http://www.google.co.jp/search?ie=UTF-8&q=大丈夫">大丈夫</a> か。,[object Object]
5/7,[object Object],40,[object Object]
ユーザが全アイテムを見てくれない=> 『ランダム表示』してログを観察,[object Object],たとえば?,[object Object],ソート結果のランク外の候補をランダムで混ぜる,[object Object],しばらく運用してクリックスルーログをためる,[object Object],より多くクリックされる候補をソート結果に混ぜる,[object Object],どういうとこで使われてるの?,[object Object],「検索エンジンの検索結果」や「広告」の精度向上,[object Object],具体的な手法の例,[object Object],「N本腕バンディット問題」というキーワードから,[object Object],41,[object Object]
6/7,[object Object],42,[object Object]
出力結果の順番が気に入らない-> 『ソート方法』を変えてはどうか,[object Object],ユーザに示すアイテムをソートする順序,[object Object],利便性に直結する,[object Object],どうやるのか,[object Object],日付や値段など、「とある属性の昇順降順」,[object Object],頻度,[object Object],人気度、回数,[object Object],確率,[object Object],例:お気に入り数 / ページビュー数,[object Object],機械学習技術で並び順を学習,[object Object],43,[object Object]
例:ショッピングサイトの検索,[object Object],楽天市場,[object Object],Amazon,[object Object],44,[object Object]
例:クックパッドのプレミアムサービス(月294円),[object Object],45,[object Object]
例:食べログのiPhone版,[object Object],46,[object Object],[object Object]
PC版:今のところ無料
有料化時に話題になった
食べログがユーザの評価に関係なくログを集計して算出した注目順の方を有料化すべきだった?,[object Object]
Algorithm::SVMLightのRanking SVMsのサンプルデータ,[object Object],学習データ,[object Object],順位,[object Object],事例セットのID,[object Object],素性1:スコア,[object Object],素性2:スコア,[object Object],….,[object Object],テストデータ,[object Object],未知の事例セットのID,[object Object],48,[object Object]
7/7,[object Object],49,[object Object]
データにカテゴリ的なものを付けたい=>「分類」か「クラスタリング」,[object Object],分類,[object Object],事前に各データにカテゴリ付けしたデータ集合を用意,[object Object],用意したデータを教師データとして分類器を学習,[object Object],=> 分類器で、未知のデータを分類しカテゴリ名をつける,[object Object], ,[object Object],クラスタリング,[object Object],データを近いものから結合してデータの塊をつくっていく,[object Object],事前に指定した数、ルールから導かれる結合を達成した時点で計算終了,[object Object],=> 出来上がった塊に、なんとかしてカテゴリをつける。,[object Object], ,[object Object],辞書マッチ,[object Object],カテゴリ辞書を作っておいて、マッチしたらカテゴリをつける。,[object Object],50,[object Object]
文書分類の概要の例,[object Object],欲しいカテゴリごとに分類された文書集合を用意,[object Object],機械学習器に学習させる,[object Object],新しい文書を学習させた機械学習器で判定する,[object Object],51,[object Object],中華,[object Object],和食,[object Object],洋食,[object Object],カレー,[object Object],モデルファイル,[object Object],和食,[object Object],洋食,[object Object],素性(そせい)抽出,[object Object],して学習させる,[object Object],学習した,[object Object],中華,[object Object],カレー,[object Object],疲れた:1,[object Object],中華:1,[object Object],暑い:1,[object Object],食欲:1,[object Object],昨日の,[object Object],自分の,[object Object],Twitter,[object Object],カレー?,[object Object],素性抽出,[object Object],判定させる,[object Object]
文書クラスタリング概要の例,[object Object],事前に文書集合を何個に分けるか考えておく,[object Object],抽出した素性(そせい)が近い文書をまとめる,[object Object],まとめる時に一番寄与した特徴でラベル付け,[object Object],52,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],文書,[object Object],Perl                                Ruby                              PHP                               C++            Python,[object Object]
どんなときに嬉しい?例1:キーワード検索で見つからないデータ,[object Object],Amazonで「アルゴリズム」に関する新刊が欲しい,[object Object],カテゴリ選択で候補数を減らす。,[object Object],上位のものから探す,[object Object],53,[object Object]

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