KazumaLab.

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せっかくなのでみんなのウェディングアドベントカレンダーのみんなが書いたセンテンスを使ってみたい件

こんにちは、@kazumalabです。クリスマス、どうお過ごしでしょうか? この記事は2017年みんなのウェディングアドベントカレンダーの25日目(最後)の記事です。 25日間、皆さん完走お疲れ様でした!新卒一年目で、皆さんを煽って、アドカレやろうぜ、と言い出して、こんなに毎日続けることができたのは非常に嬉しいです!

昨日は、rinさんのプログラミングを始めるきっかけはもっと簡単でいいと思ったイブの日でした!確かに、僕もRuby on Railsを始めるときに本を買って、わーわからない...ってなったのを思いだしました。確かにRailsGirlsでハードルが下がるのはいいですね!

今回のテーマ

今日はせっかくみんながバラエティに飛んだ、記事を書いてくれたので、それを使って遊んじゃおうという企画です。 ちなみに、環境のセットアップから実装部分までを当日(25日)に行っていますので、間に合わない可能性がございますが、頑張ります。

テーマは「みんなのウェディングのアドカレをとりあえずWord2Vecにかけてみたい」です。

ゴール

Word2Vecで単語を入力して、似たような単語が取れればOKです。 例えば、結婚式とか結婚を入力して、関連したものが取れればいいですね。

環境構築

今回の流れとして、

  • アドカレの記事を全部取ってくる
  • advent calenderをMeCabで単語に分割してデータを作成
  • Word2Vecで学習させる 
  • 単語を入力して似たベクトルの単語がかえってくるか確認してみる

THE・入門のような感じがしますが、古典的な方法でやってみたいと思います。

word2Vecとは?

word2vecはニューラルネットワークオープンソース化されている実装で、単語をベクトルに変換するために作られたものです。作者の主張によると意味的に関連が強い単語はベクトルが近くなるそうです。「王様から男を引いて女を足したものはなにか?」の問に対してのベクトルは女王に近くなると言った例が示されています。

セットアップ

まずはデータを準備します。 ここからすべてにアクセスして、内容をとっときます。こういった場合、スクレイピングがいいのですが、結構グレーゾーンなので、自力ですべてコピペします。(mwedのblogはスクレイピングしました、すみません...) 今回少しデータ量として足りないので、みんなのウェディングエンジニアリングブログの過去記事も少し入れておきます。

MeCabに入れる

word2vecに入れるためには単語に分割したほうがいいようです。 このタスクをわかち書きといい、そのためのツールがMeCabというわけです。 MeCabの導入は今回は省きます。

先程はblog.txtというファイルを作成しました。 まずはデータをRubyで整形します。 スペースは不要なのでgsub等で置換します。

データの整形ができたところでMeCabに入れてみます。

import MeCab

tagger = MeCab.Tagger('-Owakati')
f = file('blog_wakati.txt', 'w')
lines = open("blog.txt").readlines()
for line in lines:
    f.write(tagger.parse(line))
f.close()

これによってblog_wakati.txtという名前で以下のようなデータが出来上がりました。

みんな の ウェディング アドベントカレンダー の 3 日 目 です ! 今回 は サービス を 成長 さ せる ため に デザイナー が どんな 働き 方 を し て いる の か を ご 紹介 さ せ て いただき ます 。 実際 に みんな の ウェディング が 始め た 「 LINE 相談 」 サービス を 広げる ため に 、 私 が 取り組ん だ こと の 一部 を お話 し ます 。 みんな の ウェディング に は 相談 デスク という 、 式
場 探し の 相談 が できる ブライダル カウンター が あり ます 。 プロ の ウェディング アド
バイザー が 、 結婚式 にまつわる お 悩み に 答え て くれ ます 。 もともと 店舗 へ の 来店 以外 に も 、 電話 や メール で 相談 に 乗っ て い まし た が 、 より 気軽 に 相談 し やすい よう に LINE という 窓口 を 追加 し まし た 。 すべて 無料 で 相談 できる
...

このような感じなのですが、みんなのウェディングという単語が残念になっていたので、ここで辞書を使ってみます。 辞書はmecab-ipadic-NEologdを使います。この辞書はmecab-ipadic-NEologdをインストール後、先程のPythonのコードにオプションを追加します。

tagger = MeCab.Tagger('-Owakati -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd')

そうすることによって以下のようになります。 この記事はここですね!

みんなのウェディング アドベントカレンダー の 3日目 です ! 今回 は サービス を 成長 さ せる ため に デザイナー がどんな 働き 方 を し て いる の か を ご 紹介 さ せ て いただき ます 。 実際 に みんなのウェディング が 始め た 「 LINE 相談 」 サービス を 広げる ため に 、 私 が 取り組ん だ こと
 の 一部 を お話 し ます 。 みんなのウェディング に は 相談 デスク という 、 式場 探し の
相談 が できる ブライダル カウンター が あり ます 。 プロ の ウェディング アドバイザー が
、 結婚式 にまつわる お 悩み に 答え て くれ ます 。 もともと 店舗 へ の 来店 以外 に も
、 電話 や メール で 相談 に 乗っ て い まし た が 、 より 気軽 に 相談 し やすい よう に
LINE という 窓口 を 追加 し まし た 。 すべて 無料 で 相談
...

これによってみんなのウェディングという単語を認識してくれました。 これで一応、word2vecに入れる準備が整いました。

word2vecに入れてみる

今回word2vecに入れるためにPythonのライブラリgensimを使おうとしたのですが、文字コードの問題で、うまくいかなかったので、以下の方法で試しました。

$ curl -o word2vec.zip https://storage.googleapis.com/google-code-archive-source/v2/code.google.com/word2vec/source-archive.zip
$ unzip word2vec.zip
$ cd word2vec/trunk
$ make

makeの際にMacだと#include <malloc.h>がなくすでにstdlib.hで定義されているのでその行を削除しておきます。 demo-word.shの中で使っているtext8を先程作ったblog_wakati.txtに変更します。outputも変更します。

time ./word2vec -train ../blog_wakati.txt -output blog_vectors.bin -cbow 1 -size 200 -window 8 -negative 25 -hs 0 -sample 1e-4 -threads 20 -binary 1 -iter 15
./distance blog_vectors.bin

結果

結婚と入力したところギリギなところで夫婦と出てくれました。この記事から来ているのでしょう。

Word: 結婚  Position in vocabulary: 1032
Word       Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
捉える           0.968204
結合度           0.796046
低い             0.760592
事象             0.756297
高い             0.749045
できよ            0.734944
持つ              0.720752
オブジェクト指向    0.674030
課題              0.654933
夫婦              0.643763

結婚式だとまた変わって、チャペルとか関連してそうな話題が出てきますね!

Word: 結婚式  Position in vocabulary: 844
Word       Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
事業             0.631399
悩み             0.588279
業務委託          0.578773
チャペル          0.577366
楽               0.566613
いただく          0.564815
領域             0.557947
いえ             0.551238
お               0.549162
エンジニアリング   0.549011

思ったよりも関連データが取れた感じがします。(お ってなんだよって感じですが。) 他にもテストと入力すると失敗、落ちる、再など関連してそうな単語がでてきましたが、少し、テキスト量も少ないため、似た単語が出てくる部分は結構残念感があります。 今回は学習させるという部分には全く触れていませんが、詳細に関してはOReillyが出している、word2vecによる自然言語処理に書かれていて、今回はここを参考にさせてもらいました。

コーパスの部分をみんなのウェディングアドベントカレンダーに置き換えたという感じです。 雰囲気から検索してアドカレのブログをサジェスチョンしてもらおうとおもったのですが、そこまで間に合いませんでした。

最後に

2017年のアドベントカレンダーはこれで最後になります。最後まで見ていただきありがとうございました! ぜひ2018年もお楽しみに!&みんなのウェディングをよろしくお願いします!


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