Pythonで自然言語処理をやりたいと思っても、どのような手順で行えば良いか分からない方も多いかと思います。
自然言語処理は人工知能の分野の中でもネット上に情報が少ないので、難しいですよね。
本記事ではPythonでの自然言語処理について解説します。
Pythonを使ってどのように自然言語処理を行うか、必要な準備、勉強すべきことについてまとめました。
これから自然言語処理の勉強を始めたい方に読んでほしい内容となっています。
Pythonで自然言語処理に挑戦したい方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね。
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Pythonでどんな自然言語処理ができるか
まずは、Pythonでどんな自然言語処理ができるか解説します。次の3つの項目に分けて説明しましょう。
- 自然言語処理とは？
- 自然言語処理の種類
- Pythonを使ってできる具体的な自然言語処理の例
自然言語処理とはそもそも何かや、自然言語処理の種類に関してもあわせて解説します。
自然言語処理とは？
自然言語処理とは一言で言うと、人間の言葉を機械が理解できるようにする研究のことです。
私達が使う英語や日本語は、自然言語と呼ばれています。自然言語はその国の文化などによって異なる構造を持ちます。コンピュータは文化などは把握できないため、通常では正しく自然言語を理解できません。
ただ、機械が自然言語を理解できたら様々な分野に応用ができそうです。そこで、機械にもなんとか自然言語を理解させようと様々な取り組みが行われていますね。
機械が自然言語を理解するには、まず言葉の意味が書かれた辞書を機械に読み込ませる必要があります。加えて、単語と単語の繋がりを機械が理解できる仕組みを作る必要がありますね。
自然言語処理の種類
機械に日本語や英語を一気に理解させるのは難しいです。そこで、いくつかの段階に分けて少しずつ機械が自然言語を解析していく試みがされています。
現状、次のような手順で自然言語を理解させるのが有力とされています。
- 形態素解析
- 構文解析
- 意味解析
- 文脈解析
手順１．形態素解析
形態素解析とは、文章をこれ以上分解できない最小の単位へ分解する作業のことです。
分解したら、形容詞、名詞など品詞を割り当てていきます。たとえば「私はりんごを食べた」という文章があれば「私、は、りんご、を、食べ、た」という風に分割し、「私」は名詞、「は」は助詞というように品詞を割り当てます。
英語は単語ごとにスペースで区切られているので楽ですが、日本語はこの作業が大変です。
手順２．構文解析
構文解析とは、単語の関係性を解析する作業のことです。どれが主語でどれが述語かなどを見分け、分析結果を「構文木」というもので表します。
ただし、文章によっては複数の解釈ができる場合があります。たとえば「真っ赤なりんごとバナナを私は食べた」の場合、真っ赤なのはりんごなのか、りんごとバナナなのか、人間ならこれまでの経験から判別できるのですが機械は分かりません。
そこで必要なのが次の意味解析です。
３．意味解析
意味解析では、機械に言葉の意味が書かれた辞書を読み込ませます。機械は辞書をもとに単語同士の関係性を考え、構文木を修正していきます。
これで、1つの文の解析が完了しました。
４．文脈解析
次に文と文と繋がりを考える文脈解析を行います。たとえば「りんごをご近所さんからもらった。それを私は食べた」の場合、「それ」が何を表すのか機械に理解させないといけません。このような文同士の繋がりを解析していきます。
ここまでやってようやく、機械が自然言語を理解できた、ということになりますね。
Pythonを使ってできる具体的な自然言語処理の例
Pythonを使ってできる具体的な自然言語処理の例を紹介します。
はじめに挙げられるのが「翻訳」です。文章の構造や意味を機械に理解させ、正しく訳せるようにしていきます。最近ではだいぶ翻訳の精度が上がってきましたね。
他にも「対話システム」というものがあります。たとえば、Twitterのボットと会話ができるようにするには自然言語処理が必要です。
こういったアプリが作りたい方に、自然言語処理の勉強はおすすめですね。
Pythonで自然言語処理をする方法
続いて、Pythonで自然言語処理をする方法について解説します。具体的には、自然言語処理を行う上で使うライブラリを紹介します。ライブラリは次の４種類です。
- 機械学習ライブラリ
- Mecab
- GiNZA
- NLTK
これらのPythonライブラリを使いこなすことで、比較的簡単に自然言語処理ができますよ。1つ1つのライブラリの詳細について解説していきます。
機械学習ライブラリ
まず覚えるべきは機械学習ライブラリです。Pythonには多くの機械学習ライブラリがあり、これらを使いこなすことで効率的に機械学習で行えるようになります。
たとえばNumpyといライブラリがあります。これは高度な計算を素速く行えるものです。他にも、Pandasというデータの加工や可視化が行えるライブラリがあります。
こういったライブラリは自然言語処理を行う上でもお世話になるでしょう。
ライブラリの使い方を解説した書籍も多く販売されているので、買ってみることをおすすめします。
Mecab
Mecabは形態素解析を行うためのライブラリです。日本語の形態素解析を行えるライブラリといえばこれでしょう。MecabはPythonだけでなくC++やJavaでも扱うことができます。
Mecabを用いることで、文章を最小単位に分割することができます。また、様々な辞書を用いることができます。
GiNZA
GiNZAは、無料で使える日本語の自然言語処理ライブラリです。形態素解析などの他に、係り受け解析が可能です。単語同士の関係性を明らかにすることができます。
十分な処理速度と解析精度を実現しており、おすすめのライブラリです。
NLTK
NLTKは英語用の自然言語ライブラリです。英語のテキスト構文解説や品詞タグ付け、意味解析などをこれ1つで行えます。
英語の自然言語処理を行うなら、おすすめのライブラリですね。
Pythonで自然言語処理をするために何を学ぶべきか
最後にPythonで自然言語処理をするために学ぶべきことを紹介します。自然言語処理をするために参考にすべき、サイトや書籍を4つ厳選しました。
- Progate
- 言語処理100本ノック 2020
- 機械学習・深層学習による自然言語処理入門
- Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
自然言語処理に興味があるなら、こういったサイトや書籍にまずは目を通してみましょう。1つ1つのサイトや書籍について、詳しく解説していきますね。
Progate
引用：Progate1つ目はProgateです。ProgateはPythonの文法基礎を習得する上でおすすめのサイトですね。Progateはわかりやすいスライドで学ぶことができます。
スライドにはイラストや図が多く使われており、文字だけでは理解しにくい部分もしっかり分かります。加えて、単元の最後には練習問題もあり、習熟度を確かめながら進めていくことができます。
Python未経験者の方は、まずはこういった学習サイトで勉強するのがおすすめですね。
Pythonの学習方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
言語処理100本ノック 2020
こちらは、自然言語処理の練習問題が100問も集められたサイトです。昔からあるサイトですが、2020年にリニューアルされて問題が新しくなりました。
データ分析や自然言語処理のスキルを楽しんで身につけることができます。全体的に良問が多く、企業の研修などでも使われることがあるようですね。
100問も問題を解けば、相当なスキルが身につきます。最初の方の問題は比較的簡単で、初心者でも解くことが可能です。Pythonの基礎が身についたら、こちらにチャレンジしてみるのが良いでしょう。
機械学習・深層学習による自然言語処理入門
本書は日本語のデータで自然言語処理が学べる一冊です。機械学習の基礎的なところから詳しく解説されています。
自然言語処理に必要な前処理、特徴抽出、学習方法など、全体的にまんべんなく解説されておりおすすめです。
Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門
こちらはPythonでの自然言語処理が学べる一冊です。Pythonライブラリを利用して、どのように自然言語処理を組み込んだアプリケーションを作るか解説されています。
Pythonでの自然言語処理を習得するなら、手元においておきたいですね。
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まとめ
本記事では、Pythonでの自然言語処理について解説しました。自然言語処理を行ううえで必要なスキルや準備がお分かり頂けたかと思います。
自然言語処理はまだ研究途中といった感じですので、ネット上に情報量が少なく、勉強するのが難しいです。
自然言語処理を学びたい方は、まずは本記事で挙げたサイトや書籍から取り組んでみてください。
