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統計的かな漢字変換 ChaIME

統計的かな漢字変換 ChaIME. 小町守（ NAIST ） 森信介（京大）・徳永拓之（ PFI ） 第一回入力メソッドワークショップ 2008 年 12 月 28 日（日） @ 京都大学. 自己紹介 : 小町守. 奈良先端科学技術大学院大学 自然言語処理学講座（松本研） D2 ChaSen, MeCab, Namazu の研究室 インターン（共同研究）先 : NTT （ 3 年前 - 今年） , Microsoft Research （去年） , Yahoo! Japan 研究所（今年 - 来年）

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Presentation Transcript

  1. 統計的かな漢字変換ChaIME 小町守（NAIST） 森信介（京大）・徳永拓之（PFI） 第一回入力メソッドワークショップ 2008年12月28日（日）@京都大学

  2. 自己紹介:小町守 • 奈良先端科学技術大学院大学 • 自然言語処理学講座（松本研）D2 • ChaSen, MeCab, Namazu の研究室 • インターン（共同研究）先: • NTT（3年前-今年）, Microsoft Research（去年）, Yahoo! Japan 研究所（今年-来年） • （少し前まで）Gentoo Linux 開発者、東大 Fink チーム開発者 • Id:mamoruk 「生駒日記」

  3. かな漢字変換開発の動機 • Webの拡大→ユーザ入力文書増大 • 新語や新表現の変換はストレスフル

  4. かな漢字変換開発の背景 • Web データを処理したいがタグつきデータ・辞書がない（特にフリーで使えるもの） • NAIST-jdic （旧 IPADic） • Google日本語Nグラム • 辞書やコーパスに正しく情報（品詞・単語境界）振るのは（一般の人には）難しい • （できるだけ）品詞情報を用いないで処理したい • 自然言語処理における文節とIMEにおける文節の違い（eg. 東京特許許可局）

  5. 統計的かな漢字変換開発の目的 • 大規模コーパスの利用 • できるだけ人手をかけないでメンテナンス • Google 日本語 N グラム • Webコーパス5億文 • Wikipedia・etc… • 統計的な理屈づけ • 品詞情報を用いない頑健なかな漢字変換 • Web に出現する全単語を用いる→凝った未知語処理はしない

  6. ヒューリスティックなかな漢字変換 • ルールによる変換 • Canna • 要言語学（国語学）的知識 • 必ずしも精度よく変換できるとはかぎらない • N文節最長一致法 • （昔の）ATOK, VJE, Wnn など • 要人手によるパラメータチューニング • 接続コスト最小法 • WXG, （少し前までの）MS-IME など • 要人手による辞書チューニング

  7. 接続コスト最小法 • 入力: にわにはにわにわとりがいる。 に ワニ は に わ 鶏 100 10 15 10 10 30 40 10 30 40 二 わ に 歯 二 羽 庭 100 10 10 30 10 25 10 20 20 120 煮 羽 二 葉 煮 輪 に 10 10 20 20 10 15 20 20 10 85 50 10 似 輪 煮 刃 庭 二 30 20 20 35 20 10 20 90 庭 似 埴輪 似 40 70 80 20 30 30 コストが一番低いパスを選ぶ →コストは辞書に書いてある（人手）

  8. 統計的かな漢字変換 • 森ら（1998）の提案 • P(x|y) の降順に変換可能文字列 (x1, x2, …) を提示する • x: 文, y: 入力 • MS-IME 2007, ATOK 2008が統計的手法を採用 かな漢字モデル × 言語モデル によるランキング

  9. 統計的接続コスト最小法 かな漢字モデル 言語モデル に ワニ は に わ 鶏 100 10 15 10 10 30 40 10 30 40 二 わ に 歯 二 羽 庭 100 10 10 30 10 25 10 20 20 120 煮 羽 二 葉 煮 輪 に 10 10 20 20 10 15 20 20 10 85 50 10 似 輪 煮 刃 庭 二 30 20 20 35 20 10 20 90 庭 似 埴輪 似 40 70 80 20 30 30 接続コスト最小法の自然な拡張になっている

  10. 確率的言語モデル 日本語っぽい単語列の確率は高く、 日本語っぽくない単語列の確率は低く • 文を単語列　　　　　　　　　　と見なすngram言語モデル（i<1は文頭、i=h+1は文末） • Google 日本語Nグラムデータ（200億文）から表記の1-2グラムを計算して使用 • 異なり1グラム数:250万 • 異なり2グラム数:8,000万 我が輩 は 猫 である 文末 文頭

  11. 確率的かな漢字モデル 出現する単語の読みは なんだったか推定するモデル • 確率は読みが振られたコーパスから最尤推定 • 毎日新聞95年分1年に MeCab で分かち書き・読みを付与して使用 コーパス 中の頻度 かつあき こくめい 克明 小野克明さん（43） 克明なやりとりが判明

  12. 規則ベースと統計的手法の比較 • 規則ベース • なにをやっているのかはっきり分かる • 柔軟な前処理・後処理 • 問題が簡単なときは規則ベースで書き尽くすこともできる • アドホックなヒューリスティック（要言語学的直観） • 「必殺パラメータ」 • 統計的手法 • 数学的モデルに基づいた理論的根拠 • 変換規則や辞書に当たる知識を自動で学習（人手不要） • なにやっているのかよく分からない • コーパスに激しく依存 • 変化の微調整が難しい

  13. デモ • http://cl.naist.jp/~mamoru-k/chaime/

  14. サンプル変換

  15. 関連ソフトウェア（１） • Anthy http://anthy.sourceforge.jp/ • HMM → MEMM による識別モデル（の亜種） • 文節分割された読みつきコーパスから学習 • 表記の素性を用いていない • 文法体系が難しい（文節・品詞の判断） • Social IME http://social-ime.com/ • 複数人による辞書共有機能 • アルゴリズムは Anthy と同じ

  16. 関連ソフトウェア（２） • AjaxIME http://ajaxime.chasen.org/ • MeCab-skkserv による連文節かな漢字変換 • 読みが振られたコーパスから変換コストを推定 • コーパスが小さい・素性がスパース • Sumibi http://www.sumibi.org/ • 単語分かち書きによるかな漢字変換 • 生コーパスから連接コストを推定（言語モデル） • 辞書にない単語の変換ができない • 連文節変換ではない

  17. まとめ • 統計に基づくかな漢字変換エンジンを開発している • Google 日本語 N グラム・新聞記事を用いた実装・デモを公開中 • ソースコードは Google Code にある（動かすには Google 日本語 N グラムかそれに相当するデータが必要） • 統計的かな漢字変換は、規則ベースに比べ、 • 数学的根拠がある • 大規模なデータから辞書・パラメータを自動推定できる • なにをやっているのかよく分からない • コーパスに依存する（「コーパスの品格」） • 細かい調整ができない

  18. 問題点 • 単語2グラムでは出現しない単語の組み合わせも大量にある • クラスタリングによる精度向上 • →モデルサイズの圧縮にもつながる • →Exchange アルゴリズムを用いて単語クラスタリング

  19. Exchange アルゴリズム • 単語を尤度最大になるクラスタに移動 アメリカ 600 300 太郎 ひよこ ロシア オオカミ うさぎ 単語 辞書 日本語 300 仏蘭西 次郎 キーボード まどか マウス 愛子 太郎 200 1000

  20. Exchange アルゴリズム（2） • それ以上クラスタの変動がなくなれば終了 アメリカ 仏蘭西 オオカミ ひよこ ロシア うさぎ 単語 辞書 日本語 キーボード 次郎 まどか マウス 愛子 太郎

  21. Exchange アルゴリズムを Hadoop • 単語辞書を分割して実行 アメリカ 仏蘭西 キーボード オオカミ ひよこ うさぎ 日本語 黒板 芋 単語 辞書 ロシア マウス まどか 次郎 愛子 太郎

  22. 今後の予定 • クラスタ2グラムを動かす • 1万語で1時間程度 • O(反復回数*単語数*(2グラム数 + クラスタ数)) • 変換ログを用いた変換候補のリランキング

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