2023-01-20

Bag of Words（BoW）とは

Bag of Words（BoW）とは

Bag of Words（BoW）モデルは、文書を単語の無秩序な集合として扱い、文法、構文、単語の順序を無視しつつ、各単語の出現頻度を維持する広く使用されているテキスト表現技術です。この単純なアプローチにより、テキストデータを構造化された数値形式に変換し、機械学習アルゴリズムで簡単に処理できるようにすることができます。

BoWモデルの基本的な概念は、文書を単語を含む「バッグ」に変換することで、各単語をテキスト内での位置に関係なく別々のエンティティとして扱います。テキストを個々の単語または「トークン」に分割し、その順序を無視することにより、BoWモデルは文書内の用語の出現頻度を効果的に捉えることができます。これにより、機械学習アルゴリズムで処理できる数値表現が作成されます。

例えば、次の文を考えてみてください。

「The quick brown fox jumps over the lazy dog.」

Bag of Wordsモデルを使用すると、この文は次のような単語の集合として表現されます。

{"the", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "lazy", "dog"}。

単語の順序は考慮されず、焦点は各用語の存在と頻度にあります。

BoWモデルには、シンプルさ、効果的さ、柔軟性などのいくつかの利点があります。感情分析、トピックモデリング、情報検索など、さまざまなテキスト分析タスクで広く使用されています。また、BoWモデルは、高次元の特徴空間を持つ大規模かつ疎なデータセットを扱うことができるため、大量のテキストデータを処理するのに適しています。

ただし、BoWモデルには制限もあります。文脈情報と単語の順序が失われるという制限があり、特定のアプリケーションではモデルの精度に影響を与える可能性があります。例えば、感情分析では、「not」または「never」のような否定語の位置が文の意味を大きく変えることがあります。BoWモデルはまた、同義語や同音異義語の扱いに苦労します。異なる意味を持つ単語の出現を全て同じとして扱うためです。

BoWの基本的な構成要素

BoWモデルには、トークン化、語彙、ドキュメント用語行列の3つの主要な構成要素があります。この章では、これらの各構成要素について詳しく説明します。

トークン化

トークン化とは、文書を個々の単語またはトークンに分割するプロセスです。これは通常、空白や句読点に基づいてテキストを分割することで実現されます。例えば、次の文を考えてみてください。

「The quick brown fox jumps over the lazy dog.」

この文のトークン化により、次のトークンが得られます。

{"The", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"}。

場合によっては、トークン化に加えて、全ての単語を小文字に変換するか、句読点や数字などの特定の文字を除去するなど、追加の前処理手順を含めることもあります。

語彙

語彙とは、前処理後のデータセットに存在する全ての一意な単語のコレクションです。語彙内の各単語には、ユニークなインデックスが割り当てられ、このインデックスを使用して、文書用語行列で単語を表現します。前の例から、語彙には次の単語が含まれます。

{"The", "quick", "brown", "fox", "jumps", "over", "the", "lazy", "dog"}。

語彙は、データセット内の文書を表現するために使用される特徴セットを定義する重要な構成要素です。

ドキュメント用語行列

ドキュメント用語行列は、データセット内の文書を数値表現で表したもので、各行が文書に対応し、各列が語彙内の単語に対応します。行列内の値は、各単語の文書内での出現頻度を表します。例えば、次の2つの文書を考えてみます。

Doc 1：「The quick brown fox jumps over the lazy dog.」
Doc 2：「The lazy dog sleeps all day.」

前の例の語彙を使用して、これら2つの文書のドキュメント用語行列は次のようになります。

Document	The	quick	brown	fox	jumps	over	lazy	dog
Doc 1	2	1	1	1	1	1	1	1
Doc 2	1	0	0	0	0	0	1	1

ドキュメント用語行列は、各文書を単語の出現頻度のベクトルとして表現します。この行列は、テキスト分析タスクに使用される多くの機械学習アルゴリズムの入力として機能します。

BoWの使用例

BoWモデルの単純さと効果性により、テキスト分析タスク、例えばテキスト分類、感情分析、情報検索、トピックモデリングなど、多くのタスクで広く使用されています。

テキスト分類

テキスト分類とは、コンテンツに基づいてあらかじめ定義されたカテゴリまたはラベルを与えるタスクです。Bag of Wordsモデルは、テキストデータを機械学習アルゴリズムで処理できる数値形式に変換するための基本的な技術として機能します。ドキュメント用語行列を作成することで、BoWモデルは、文書内の単語の出現頻度と存在を捉え、それをナイーブベイズ、ロジスティック回帰、サポートベクトルマシンなどの分類アルゴリズムの入力として使用することができます。

テキスト分類タスクの例には、次のようなものがあります。

スパムフィルタリング
メールのコンテンツ内で特定の単語の頻度に基づいてスパムメールを特定
ジャンル分類
ニュース記事や書籍を、テキスト内の単語に基づいて事前定義されたジャンルに分類

感情分析

感情分析（オピニオンマイニングとも呼ばれる）は、テキストの中で表現された感情（ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラル）を判定するタスクです。ラベル付けされた感情データを使用して機械学習アルゴリズムをトレーニングすることで、Bag of Wordsモデルは未知のテキストの感情を予測するために使用されることができます。特定の単語の存在と出現頻度は、分類器がテキストの感情を特定するための特徴として役立ちます。

感情分析タスクの例には、次のようなものがあります。

製品レビュー
顧客のレビューを分析して、製品またはサービスに対する全体的な感情を判断
ソーシャルメディアモニタリング
特定のトピックやイベントに関する公衆の意見を測定するために、ソーシャルメディアの投稿を調査

情報検索

情報検索とは、ユーザーのクエリに基づいて関連するドキュメントを特定するプロセスです。Bag of Wordsモデルは、ユーザークエリとコレクション内の文書を数値ベクトルとして表現するために使用されます。クエリとドキュメントベクトルの類似度を計算することで（コサイン類似度などの測定を使用）、モデルはクエリに対して関連性の高いドキュメントをランク付けすることができます。

情報検索タスクの例には、次のようなものがあります。

検索エンジン
ユーザーの検索クエリに関連するウェブページを特定してランク付け
文書推薦
ユーザーの以前の読書履歴や興味に基づいて、研究論文や記事を推薦

トピックモデリング

トピックモデリングは、ドキュメントのコレクション内の潜在的なトピックを発見するための教師なし機械学習技術です。Bag of Wordsモデルは、文書内の単語の出現頻度を表すドキュメント用語行列を作成することで、トピックモデリングの基盤として使用することができます。Latent Dirichlet Allocation（LDA）やNon-negative Matrix Factorization（NMF）などのアルゴリズムをBoW行列に適用することで、テキスト内の潜在的なトピックを特定することができます。

トピックモデリングタスクの例には、次のようなものがあります。