MatrixFlowAI活用事例・AI導入事例

日本語の自然言語処理で必ず必要となる前処理
Pythonを活用した、一般的な前処理の手順
プログラミング不要でAI予測モデルが構築できる「MatrixFlow」面倒なデータの前処理も簡単！

私たちの身の回りには意識せずとも、さまざまな文字や言葉があふれています。
簡単に挙げると以下のようなものです。
・話し言葉
・書き言葉
・ネットスラング
・外国語
・プログラム言語
・多種多様の記号など

人間は、これらの混在したテキストデータをある程度瞬時に理解できますが、機械学習などでは、それらの分類や予測・理解は容易ではありません。
そのため、いかに分類モデルにこれらを理解しやすくさせるかもしくは、人間が理解・処理しやすくするかといったことが、前処理の必要な理由です。
それでは、前処理を行うメリットを順番に見てみましょう。

データ利用の容易性の向上

データ形式を揃えることは、データを利用する上で欠かせないポイントは以下です。
チーム間でのデータ利用の簡易化
バグの低減
後段処理の簡素化/高速化
データの本質の発見

前処理を行うことで、データへの理解を深めることができ、さらに、本当に必要なデータを見つけ出すことができるようになってき、ます。
また、ある単語が本当に未知語かどうかなど、半角・全角などの表記ゆれの違い等への配慮も必要となります。
さらに、AIの分類モデルに着目させる部分を正確に学習させるため、単語の意味表現学習をより正確にしていくことも必要となってきます。

前処理は、データ形式を揃えるためだけではなく、どんな文字や単語がよく出現し、置換されたか、何が不要だったかなどの追加情報や、別のタスクでも扱うことのできる単語リストなどの意図しなかった副産物が得られる場合があります。

ご存知の通り、日本語は英語などに比べて文字の種類が多いことが特徴です。
ひらがな・カタカナ・漢字・記号等があります。
さらに、英語などのように単語間にスペースが入らないので、単語分割を行ったうえで、単語の定義が必要になります。
つまり、適切な解析単位の把握と単語の意味についてのエンコードが必要です。
これを行うことにより、モデルをチューニングすることよりも、簡単に結果の制度改善につながるといった場合もあります。
このように、前処理は、後段処理に大きく影響を与えることが重要なポイントであることがお分かりいただけたと思います。
実際に、機械学習などを用いた自然言語処理において、一般的な前処理として、コーパスクリーニング → 単語分割 → ベクトル化（モデル入力前まで）というフローがあります。
今回は「コーパスクリーニング」と「単語分割」に着目します。

1. 不要な文字列削除
文章から解析に不要な文字列をどんどん除去していく必要があります。
この際、「何が不要な情報であるか」はプロジェクトの趣旨により変わると思いますので、それに合わせて除去する対象を取捨選択していきます。

基本的には、正規表現で文字列をヒットさせて、空文字列またはスペースに置換させる方針が一般的ですが、便利なライブラリやメソッドがあった場合は本記事ではそれらを使用しています。
実際、正規表現を用いる場合は、こちらの正規表現確認ツールが大変便利です。

改行コードの削除
改行コードには、CR（\r）、LF（\n）、CR+LF（\r\n）が種類としてはあるため、下記のように “\r” と “\n” のどちらも削除する方針を取ります。

text = ‘こんにちは！\nお元気ですか？\n私は元気です\n’
text = text.replace(‘\n’,”).replace(‘\r’, ”)
# text => ‘こんにちは！お元気ですか？私は元気です’
なお、上記の他には splitlinesメソッドで分割する方法などがあります。

URL削除
こちらは正規表現を用いて削除します。reライブラリを使います。

import re
text = re.sub(r’http?://[\w/:%#\$&\?\(\)~\.=\+\-]+’, ”, text)
text = re.sub(r’https?://[\w/:%#\$&\?\(\)~\.=\+\-]+’, ”, text)

絵文字の削除
demojiライブラリを使用し絵文字を削除します。

import demoji
text = demoji.replace(string=text, repl=”)

半角記号削除
こちらはつなげて削除します。半角ハイフン “-” については”Wi-Fi”など単語としてハイフン込みで成り立っているものがあるため、削除対象からははずしてあります。

text = re.sub(r”[!”#$%&\’\\\\()*+,-./:;?@[\\]^_`{|}~「」〔〕“”〈〉『』【】＆＊・（）＄＃＠。,？！｀＋￥％]’, ”, text)

全角記号削除
とくにライブラリなどがなかったため、以下のようにして削除します。

text = re.sub(“[\uFF01-\uFF0F\uFF1A-\uFF20\uFF3B-\uFF40\uFF5B-\uFF65\u3000-\u303F]”, ”, text)

2. ルールに沿った文字列の変換

全角英数字を半角英数字に変換し、1回以上連続する長音記号を1回に変換します。さらに、3. の単語への分割には辞書ファイル「mecab-ipadic-NEologd」で推奨されている正規化処理として「neologdn」ライブラリを使用します。

pipコマンドでインストールしましょう。

> pip install neologdn

neologdn の normalize メソッドは、全角英数字を半角英数字に変換したり、漫画や小説などにある「キャーーーーーー」といった連続した長音記号を削除して「キャー」にする、などの変換をしてくれます。

import neologdn
text = neologdn.normalize(text)

桁区切り数字を 0 に変換
12,345,678 のようなコンマ付きの数字は、すべて 0 に変換します。

text = re.sub(r’\b\d{1,3}(,\d{3})*\b’, ‘0’, text)

数値を全て 0 に変換
数値が重要な意味を持つような後続処理でなければ、すべて 0 に置き換えます。

text = re.sub(r’\d+’, ‘0’, text)

大文字を小文字に統一
大文字・小文字どちらに寄せるかは状況にもよりますが、いったん表記揺れしないようにどちらかに統一します。
今回は小文字に揃えましょう。

text = text.lower()

3. 単語への分割

MeCab + mecab-ipadic-NEologd の導入
英語のようにスペースで単語が区切られていない日本語の場合は、はじめに単語単位に文章を分割する必要があります。
そこで対象の文章を意味のある最小単位に分解し、品詞・意味を割り出す処理を行います。
この処理を「形態素解析」といいます。

形態素解析とは、私たちが普段生活の中で一般的に使っている言葉、つまり「自然言語」を形態素にまで分割する技術のことです。

形態素とは、「言葉が意味をもつまとまりの単語の最小単位」のことです。

例えば、「私はマトリクスフローでAI予測します」という文章を形態素解析すると「私(代名詞)/は（副助詞）/マトリクスフロー(名詞)/で(助詞)/AI予測（名詞）/し(動詞)/ます（助動詞）」というように言葉を分割していきます。

今回は、形態素解析としてもっともメジャーだと思われる「MeCab」を使います。
MeCabは形態素解析用のエンジンであるため、辞書などはデフォルトのものや、外部の他の辞書を合わせて利用することもできるという点が便利です。

pipコマンドでMeCabを導入しましょう。

> pip install mecab-python3

ここでは、 辞書としてmecab-ipadic-NEologdを利用することとします。

「mecab-ipadic-NEologd」は形態素解析エンジン「MeCab」と共に使う単語分かち書き辞書で、週2回以上更新されます。そのため、新語・固有表現に強かったり、語彙数が多かったりする特徴があります。
MeCab にあわせて mecab-ipadic-NEologd の辞書を使うことによる効果として、「マトリクスフロー」など新しい単語などが「マトリクス／フロー」などと分割されずにきちんとひとつの単語として認識されるようになります。

mecab-ipadic-NEologd 導入については公式の日本語READMEを参考にしてください。

形態素解析する

import MeCab

# 解析対象の文字列を用意
text = “マトリクスフローとはなんぞや”

# 辞書を指定しタガー生成
tagger = MeCab.Tagger(“-Ochasen -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd”)

# 形態素解析結果を出力
for line in tagger.parse(text).splitlines():
 　print(line)
結果は以下の通り出力されます。

マトリクスフロー　マトリクスフロー　マトリクスフロー 名詞-固有名詞-一般
と ト と 助詞-格助詞-引用
は ハ は 助詞-係助詞
なんぞ ナンゾ なんぞ 助詞-副助詞
や ヤ や 助動詞 特殊・ヤ 基本形
EOS

タガー生成時に指定している「-Ochasen」はMeCabの解析結果の出力モードの一つです。
指定しない場合はデフォルトの出力になります。
今回、4. の必要な単語の抽出でChaSen品詞体系と呼ばれる品詞体系で絞り込みを行う予定なのでChaSen互換形式である-Ochasenを指定します。

4. 必要な単語の抽出

品詞による抽出
文章を単語単位で分割したあと、多くの場合は、すべての単語が必要になるわけではありません。

そこで、それぞれの品詞について、必要な単語かどうかの選別を行うステップが必要になります。

ここでChaSen品詞体系として品詞を出力し、品詞体系の表を見ながら、必要になりそうな品詞の種類をリスト化しておきます。

target_parts_of_speech = [
  ”名詞-サ変接続”,
  ”名詞-形容動詞語幹”,
  ”名詞-一般”,
  ”名詞-固有名詞-一般”,
  ”名詞-固有名詞-組織”,
  ”形容詞-自立”
  ]

ストップワードの除去
ここまでのステップで、品詞によっては、抽出した単語の中にどうしても不要な単語が混じってしまうことは避けられません。

そこで「ストップワード」と呼ばれる、特定の意味をなさない「一般的すぎる」単語をあらかじめリストとしてもっておきます。これをストップリストと呼びます。
ストップリストにある単語を除外する処理を今回は実施します。
ほかにも、出現頻度などで除外する方式などがありますので、プロジェクトの状況に合わせて使い分けが必要となります。

一般的な日本語のストップリストは、例えばSlothLibプロジェクトなどから取得できます。

こちらのストップリストだけでなく、自分が処理したいテキストの専門分野特性などを加味して、除外したい単語を抽出し、自分でストップリストを手作業で作成することが必要な場合もあります。

実際に抽出する

品詞による抽出とストップワードの除去を行った実装例は以下のようになります。

品詞による抽出とストップワードの除去を行った実装例は以下のようになります。

# 処理対象の文章
text = “マトリクスフローとはなにかを知るため我々は社員にインタビューした”

# SlothLibプロジェクトから取得したストップリストを読み込む
with open(‘./japanese_stop_words.txt’) as f:
  stop_words = f.read().splitlines()

result_word_list = []

for line in tagger.parse(text).splitlines():
  if line is None or line == ” or line == ‘EOS’ or len(line.split()) < 4:
    continue
  for target_part_of_speech in target_parts_of_speech:
    if target_part_of_speech == line.split()[3]:
      word = line.split()[2]
      if not word in stop_words:
        result_word_list.append(word)

  print(result_word_list)

# ['マトリクスフロー', '社員', 'インタビュー']

結果が表示されました。

MatrixFlowはプログラミング不要のAI構築プラットフォームです。
文章・テキストの分析にも対応しています。
アルゴリズムの開発は、処理単位のブロックをドラッグ＆ドロップし、繋ぐことで誰もが簡単に実現可能です。
またデータの管理や作成したアルゴリズムの管理など、AI構築に関わるすべての工程を一元的に管理できるので、担当者が変わった場合などでも、すぐに引き継ぐことができる点でもおすすめです。
この開発スキームは、業種・業界によらないものである上、開発を続けることで開発ノウハウがブロック、およびその組み合わせのテンプレートとしてプラットフォーム上に蓄積されていくため、今後のAI開発においてはさらなる開発の早期化、開発費用の低減が期待されます。
ぜひ、詳細はお問い合わせください。