2014年の文書分類入門 徳永 拓之

2014/06/19 PFIセミナー

自己紹介：徳永拓之 ●  主に自然言語処理をしています ●  http://tkng.org ●  twitter:@tkng ●  カレーが好き ●  1年で7kgぐらい痩せました

本日のテーマ：文書分類 文書を2つ以上のクラスに分類する ●  スパム判定

o  スパムかそうでないかの二値分類 ●  評判分類

o  すごくいい/いい/普通/ダメ/論外 の五値分類とか なんだかんだ仕事で触れる機会が多い

文書分類と私 http://d.hatena.ne.jp/tkng/20081217/1229475900

問題定義 入力xに対し、出力y = 1 or -1を出力するような関数f(x)を学習する ●  特に、f(x) = [w ・x] の場合、f(x)を線形分類器と呼ぶ（ただし、[]は中身の符号に応じて1 or -1を返すものとする）

●  今日の話はだいたい線形分類の話

bag of wordsの復習 xは、x_kはある単語kが文書に含まれていれば1、そうでなければ0となるようなベクトル 線形識別器では、wはxの各次元の重みを学習していることになる

最近の研究いろいろ ●  NBSVM (ACL2012) ●  Volume Regularization (NIPS2012) ●  Sentence Regularization (ICML2014) ●  Paragraph Vector (ICML2014)

生成モデルと識別モデル 生成モデル：Naive Bayesなど 識別モデル：ロジスティック回帰、SVMなど 識別モデルの方が性能は高いと言われている

生成モデル（Naive Bayes）の概要

P(y|x) ∝ P(x|y)P(y)

P(y)もP(x|y)もカウントで簡単に計算できる

識別モデル（SVM）の概要 min. L(w) = Σ max(1 - y w・x, 0) + ||w||^2 損失項と正則化項の和を最小化する ●  損失項　：学習データに対する間違いを少なく ●  正則化項：過度に複雑なモデルを防ぐ

本当に識別モデルの方がいいのか？ ●  誤分類の原因を調査すると、識別モデルの学習結果に納得できないことが結構ある o  あるクラスに20回、他のクラスに2回しか出てこない単語の重みが0.1ぐらいしかない

o  一方、あるクラスに1000回、他のクラスに2000回ぐらい出てる単語の重みが1.3ぐらいになったりする

何が起きているのか？ ●  正則化をかけると、出現頻度が低い単語の重みはどうしても低くなりがち

●  かといって正則化を弱めると、性能は悪くなることが多い

経験則としては、珍しい単語は重要な事が多いのだが、正則化により重みが消えてしまう

tf idf tf idf: ある単語の重要度をはかる指標 tf: term frequency df: document frequency idf: inversed document frequency

idfを考慮した文書分類 Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classifiers ( Rennie et al., ICML2003) ●  最初に紹介したComplement Naive Bayesの論文

Complement Naive Bayesを振り返る Term Weighted CNBはSVMと同等の性能…

※厳密には、idfではなく出現率の比を見ているのでモチベーションが違います

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　 ／::::::⌒（__人__）⌒::::: ＼ 　　だったらSVMにidfを入れるお！ 　 |　　　　　|r┬-|　　　　 | 　 ＼ 　　 　 `ー'´ 　 　 　／

クラス比で入力単語の重みを事前にスケーリングしてからSVMにつっこむ え、そんな単純な手法でいいの…？

Naive Bayes SVM (Wang, ACL2012)

実験結果 普通のSVMより2～3%性能が向上

感想 ●  SVMに突っ込む前にちょっと前処理すると性能が上がる、おいしい

●  黒魔術不要なのでベースラインによい ●  何をやってるかわかりやすいのもポイント

余談：数式の型が気持ち悪い

matlabだと実数とベクトルが足せるらしい

今後の展望、期待

●  文書分類で現状のstate of the artはparagraph vectorだがこれは黒魔術感がある

●  文書分類の特徴（高次元、スパース、低頻度特徴にも明らかに重要なのがある）を活かした新しい手法はまだ開発の余地があるのでは

最近の研究いろいろ（再掲） ●  NBSVM (ACL2012) ●  Volume Regularization (NIPS2012) ●  Sentence Regularization (ICML2014) ●  Paragraph Vector (ICML2014)