gibasa（日本語テキスト分析のためのRパッケージ）の紹介

あきる（paithiov909）

誰？

  • あきる（@paithiov909）という名前でTwitterしてます
  • テキスト分析とかが好き

話すこと

テキスト分析は「テキスト」の何をどう分析したいのか？

  • テキスト分析＝テキスト（文章）の特徴に対するデータ分析のこと
  • テキストの特徴を把握したうえで何らかの知見を得たい
    • 値やカテゴリの予測をする
    • グループに分けてそれぞれの違いを評価する
    • テキストに独特な特徴を調べる

テキスト（文章）の特徴とは

  • それぞれのテキストについて「何か」を数えた頻度や比率（またはそれらを変換したもの）
  • ここで数えたい「何か」とは
    • 単語など、適当な長さの短い単位
    • それらのNgramや共起
    • その他の情報（たとえば「品詞の種類」「関東の地名」「身体の部位を表す単語」など）

テキスト分析のための前処理

  • 日本語テキストでは、分析をはじめる前に、それぞれのテキストについて、数えたい「何か」のかたちに加工する必要がある
  • つまり、まずは単語の分かち書きのかたちにしたい場合が多い
すももももももものうち
#> すもも も もも も もも の うち
  • どうやって？

分かち書きするための道具

手法 Rパッケージ
ICU ルールベース stringi (audubon, tokenizers, quanteda)
MeCab 形態素解析 RMeCab, RcppMeCab, gibasa
Sudachi 形態素解析 sudachir
Sentencepiece 機械学習 sentencepiece
Byte Pair Encoding 機械学習 tokenizers.bpe
Universal Dependencies 訓練済みモデル spacyr, udpipe (cleanNLP)

gibasaパッケージでやりたいこと

flowchart

gibasa::tokenize & gibasa::prettify

データフレーム中の日本語テキスト列についてtidy text（data frame of tokens）に整形する

audubon::polano[5]
#> [1] "そのころわたくしは、モリーオ市の博物局に勤めて居りました。"
res <-
  data.frame(
    doc_id = seq_len(length(audubon::polano[5:800])),
    text = audubon::polano[5:800]
  ) |>
  gibasa::tokenize(text, doc_id) |>
  gibasa::prettify(into = gibasa::get_dict_features("ipa"))

dplyr::slice_head(res, n = 5L)
#>   doc_id sentence_id token_id    token   POS1   POS2     POS3 POS4 X5StageUse1 X5StageUse2 Original    Yomi1    Yomi2
#> 1      1           1        1     その 連体詞   <NA>     <NA> <NA>        <NA>        <NA>     その     ソノ     ソノ
#> 2      1           1        2     ころ   名詞 非自立 副詞可能 <NA>        <NA>        <NA>     ころ     コロ     コロ
#> 3      1           1        3 わたくし   名詞 代名詞     一般 <NA>        <NA>        <NA> わたくし ワタクシ ワタクシ
#> 4      1           1        4       は   助詞 係助詞     <NA> <NA>        <NA>        <NA>       は       ハ       ワ
#> 5      1           1        5       、   記号   読点     <NA> <NA>        <NA>        <NA>       、       、       、

gibasa::pack

tidy text（data frame of tokens）を分かち書きされたコーパス（data frame of corpus）に整形する

res |>
  gibasa::pack() |>
  dplyr::slice_head()
#>   doc_id                                                                       text
#> 1      1 その ころ わたくし は 、 モリーオ 市 の 博物 局 に 勤め て 居り まし た 。

gibasaの速さについて (1/2)

rmecab <- \() { ## RMeCab v1.0.7
  purrr::imap_dfr(
    audubon::polano[5:800],
    ~ data.frame(
      doc_id = .y,
      tibble::enframe(unlist(RMeCab::RMeCabC(.x)), "POS1", "token")
    )
  )
}
rcppmecab1 <- \() { ## junhewk/RcppMeCab v0.0.1.3-2
  purrr::imap_dfr(
    RcppMeCab::posParallel(audubon::polano[5:800], join = FALSE),
    ~ data.frame(doc_id = .y, token = unname(.x), POS1 = names(.x))
  )
}
rcppmecab2 <- \() { RcppMeCab::posParallel(audubon::polano[5:800], format = "data.frame") }
gibasa <- \() { ## paithiov909/gibasa v0.3.0
  gibasa::gbs_tokenize(audubon::polano[5:800]) |>  gibasa::prettify(col_select = "POS1")
}

gibasaの速さについて (2/2)

  • 条件にもよるが、少なくともdoc_idとtoken、POS1列を含むtidy textを得たい場合では、RcppMeCabと変わらないくらい
  • それ以外の列もほしい場合なら、十分実用に耐えるくらいの速さ

どういうときにgibasaを使う？

tidy text（data frame of tokens）のかたちのデータフレームがほしくて、次にあてはまるとき

  1. RMeCabの関数では返されない素性情報が必要な場合
  2. IPA辞書以外の辞書（UniDic, CC-CEDICT, mecab-ko-dic）を使いたい場合

おわり

試してみてね！