近年AI技術がめざましい進化を遂げ、中でも皆さんにとって2022年11月にOpenAI社がリリースしたChatGPTは単語としてなじみのあるAIではないでしょうか。
ChatGPTでは文書作成や文章の要約、質問に対する回答やプログラミングといった実にさまざまな処理を行うことが可能です。
このようなAIは気の遠くなるような大量のデータによりディープランニングを行い、さまざまな状況に合った答えを返したり予測を立てたりすることができるよう機械学習がおこなわれます。
その機械学習には自然言語処理が欠かせませんが、自然言語処理の1つに形態素解析があります。
そこで当記事では、形態素解析についていくつかの例えを用いた概要の解説と、解析を行う際に便利なツールを日本語と英語用に分けて紹介していきますので､基本的な部分の理解やツール選択の参考にしてください。
形態素解析とは？
まず、私たちが普段使う言語を自然言語、人間には理解しにくい0と1で表される機械が理解しやすい言語を人工言語といいます。
私たちが普段使っている言葉は名詞や動詞、助動詞など意味を持ついくつかの単語がまとまったものですが、形態素解析ではこれらを最小単位まで分解することでデータベース上にある辞書やデータと照らし合わせ単語の品詞や活用詞の種類などを分析しています。
また、形態素解析は自然言語処理(NLP)における方法の1つであり欠かせないものになっています。
形態素とは
形態素とは言葉において意味を持つ単語の最小単位を指します。
例を挙げると次の文章は以下のように分解されます。
| 形態素解析の流れ |
|
このように分解された1つ1つを形態素といい、テキストを意味を持つまとまりの最小単位の単語に分解する処理を分かち書き(tokenization)といいます。
分かち書きには3つの方法が存在し、先ほどのような解析方法を単語分割、さらに詳しく分割したものをサブワード分割、文字を一文字ずつ分割したものを文字分割といいます。
| 分かち書きの3つの方法 | 例文と分割 |
| 単語分割 | 原動機付自転車/で/旅/に/出る |
| サブワード分割 | 原動機/付/自転車/で/旅/に/出/る |
| 文字分割 | 原/動/機/付/自/転/車/で/旅/に/出/る |
さまざまな解析方法がある中で、このような分かち書きのみを行う解析器のことをトークナイザと呼びます。
サブワード分割を行うトークナイザ構築手段としてユニグラム言語モデルやバイトペア符号化などがあり、これらは教師なし学習に使用され、テキストデータのみでトークナイザの構築が可能です。
そして、単語ベースのトークナイザを構築するには、単語が持つ意味を理解するために正解データを用意する必要があります。
このような方法を教師あり学習といいますが、これは単語の意味を正確に理解する必要があり、人手により分類することになるためコストが高い作業になります。
文字分割は一文字ずつ分けるだけなので単語分割よりもコストは低いですが、分かち書き後の処理を行う際に情報が不足してしまうことが多いです。
このことからサブワード分割が広く採用されており、Chat GPTやBERTなどの自然言語処理モデルとして採用されています。
自然言語処理（NLP）とは
自然言語処理（NLP）は、人間が日常使う自然言語をコンピューターが理解し、処理するための技術です。
この分野では、AIやディープラーニングといった先進技術が活用され、コンピューターがテキストデータから情報を抽出し、理解する能力を高めることが目的です。
例えば、メールのスパム分類や、ウェブ検索エンジンにおける検索結果の精度向上、言語の翻訳などに役立っています。
このように自然言語処理は、機械学習のモデルを訓練することにより文の意味を捉え、人間の言葉をより良く理解し適した答えを返すように進化しています。
こうした自然言語処理が求められる理由としては、以下のような理由があります。
- DX化による文書からデジタルへの移行によるテキストデータ活用
- 市場規模の拡大やDX化の実現
- 高度な言語処理能力による技術の向上
近年では議事録が紙からデジタルデータへ移行され、DX化により顧客や商品データなどのデジタルデータ化が推進されています。
今後より一層増デジタルデータが増加しますが、それらを活かすことで自然言語処理技術が向上します。
そうすると、業務の自動化を行ったりSEO対策に役立てたりすることができ、人的・時間的リソースが限られているなかで成果を出すことにつながります。
このように自然言語処理は、技術の向上とDX化やビジネスへの活用と切っても切れない関係のため、非常に注目されている技術なのです。
形態素解析における構文の理解
先述したとおり形態素解析は最小単位まで単語を分解する技術ですが、それだけでは文章や言葉の持つ意味を正確に把握できません。
たとえば「大きい」という単語について見ていくと、物事の規模が「大きい」、湖が「大きい」、気が「大きい」などの解釈ができます。
しかし、「この本は大きい」という一文から「気が大きい本」だとはおそらく誰も解釈しないでしょう。
極端な例ではありますが､このように正確に文章や言葉を解釈するには、その文章がどういった意味を持つのか､構文についても理解していく必要があります。
そのため、形態素解析と構文解析は非常に密接な関わりを持っています。
構文解析の基本
構文解析は文章の文法的構造を理解し推測するプロセスです。
この技術は、文中の各単語がどのように他の単語と関連しているかを明らかにします。
例えば、「彼女は公園で本を読んでいる」という文では以下のように解析されます。
| 例文 | 構文解析 |
| 「彼は広場でダンスを踊っている」 |
|
このように構文解析では、AIやディープラーニングの進化とともにより洗練され、より正確な分析を行うことができるようになります。
解析を通じてコンピューターは文の意味構造を把握し、より複雑な自然言語処理タスクとして、質問応答システムや機械翻訳において正確な解釈を行う基礎を築きます。
構文解析と形態素解析の関連性
構文解析と形態素解析は、テキスト解析において密接に関連しています。
形態素解析がテキストを最小単位の形態素に分割する第一歩であるのに対し、構文解析はこれらの形態素がどのように組み合わさって文を形成するかを解析します。
先ほど例に挙げた「彼は広場でダンスを踊っている」という文の場合、以下のように解析されます。
- 形態素解析・・・彼/は/広場/で/ダンス/を/踊っ/て/いる
- 構文解析・・・・「彼」が「ダンスを踊っている」主体、「広場で」が行為の場所である
このように、両者はテキストの意味を解析し理解するために相互に補完し合います。
組み合わせると、検索エンジンで上記の文を入力し検索を掛けたとき、構文解析と形態素解析により検索すべき単語として「ダンス」、「踊っている」、「広場」が抽出されるようになります。
さらに機械学習により「彼」という単語から「男性」であることも解釈でき、最終的に内容に合った画像や動画、テキストを提示できるようになったり、誤字脱字があった際に構文から本来の意味や単語を予測して検索したりすることができるようになります。
日本語の形態素解析ツール
自然言語処理の分野で形態素解析を行うためには、専門的なツールが必要であり、開発者や研究者にとってこれらのツールは貴重なリソースです。
また、日本語と英語では文法や表現が異なることから、それぞれ特化したツールを使うことがおすすめです。
これらのツールは、テキストを形態素に分割し、文の構造を解析するのに役立ちます。
AIやディープラーニングの進歩により、これらの無料ツールも高度な性能を持つようになっています。
いくつか紹介していきますので、導入の際のツール選びにご活用ください。
MeCab
MeCabは、日本語の形態素解析に特化したオープンソースのツールです。
その高速処理能力と精度の高さで、多くの自然言語処理プロジェクトで採用されています。
MeCabを使うことで、文章を細かい単位に分割し、各単語の品詞を識別できます。
一例として、文書内の名詞や動詞を抽出することが容易になり、テキストデータの解析や情報抽出が効率的に行えます。
初心者でもインストールガイドに従えば簡単に設定でき、豊富なドキュメントやコミュニティのサポートも利点です。
Janome
Janomeは、Python言語で書かれた、使いやすい日本語形態素解析ライブラリです。
外部の辞書を必要とせず、Pythonの環境があればすぐに使い始めることができる点が大きな特徴です。
特に、プログラミング初心者や自然言語処理に慣れていない人にとって、Janomeは環境構築の手間を大幅に削減します。
例えば、Pythonスクリプトの数行で、テキストデータから必要な情報を抽出し、文書分析やキーワード抽出などのタスクを簡単に実行できます。
初心者から研究者まで幅広いユーザーに支持されており、自然言語処理を始めたい方におすすめのツールです。
JUMAN++
JUMAN++は、日本語の形態素解析および構文解析に特化したツールで、その精度の高さで知られています。
研究開発目的で開発されたため、言語学の深い理解に基づく解析が可能です。
JUMAN++は、特に複雑な文構造や新しい言葉、専門用語にも強く、自然言語処理の研究や実用的なアプリケーション開発において高いパフォーマンスを発揮します。
プログラミングの初心者でも、公式のドキュメントや豊富なオンラインリソースを参考にしながら、基本的な使用方法を学ぶことができます。
JUMAN++を使うことで、テキストデータからの情報抽出や文書分析がより精確に行えるようになります。
KNP
KNPは、日本語の文節間関係を解析するためのツールであり、形態素解析結果を基にして、より深いレベルの文構造を理解することを目的としています。
このツールは、JUMANやJUMAN++などの形態素解析器の出力を入力として利用し、文中の各文節の関係性や役割を明らかにします。
例えば、「彼女が家で料理をしている」という文に対して、KNPは「彼女が」が主語であり、「料理を」が目的語であることや、「家で」が行為の場所を示すことを解析します。
この高度な解析能力により、自然言語処理における情報抽出や質問応答システムの精度を大幅に向上させることが可能です。
プログラミングの知識があれば、KNPを活用して複雑なテキスト解析を行うことができます。
Sudachi
Sudachiは、その柔軟性と高度な分析能力で注目される日本語形態素解析器です。
このツールの最大の特長は、複数の分割単位を併用し、分析の目的に応じて最適な単位に切り替えられる点にあります。
また、形態素解析と固有表現抽出を融合させることで、文中の特定の情報をより正確に抽出できます。
SudachiはUniDicとNEologdをベースに調整された多数の収録語彙を有しており、新語や専門用語にも強いです。
さらに、機能のプラグイン化により、ユーザーは文字正規化や未知語処理など、必要に応じた機能追加が可能になります。
この高いカスタマイズ性により、開発者にとって大きな利点となっています。
Yahoo!JAPANテキスト解析 Web API
Yahoo!JAPANテキスト解析 Web APIは、ヤフー株式会社が提供している日本語形態素解析Web APIであり、日本語のテキストをさまざまな形で解析できます。
ヤフーIDが必要となりますが、登録することでYahoo!デベロッパーネットワークに登録することができ、入手したClient IDを利用してAPIを利用することが可能です。
特徴としてプログラミングスキルのある人であれば学習コストが低く、さまざまなアプリケーションやサービスに組み込むことが可能です。
HTTPリクエストによりアクセスが可能であり、HTMLなどのファイルを用意したうえでWeb APIのURLにパラメータを指定しリクエスト送を信すると、xmlで解析結果が返されます。
GETとPOSTどちらでもリクエスト送信が可能で、24時間5万件まで、1リクエスト最大10KBまで送信可能です。
制約事項があるため、導入の際には注意する必要がありますが、ルビ振りや感情分析が行えることから顧客からのレビューやフィードバックを解析し、顧客満足度を把握したりソーシャルメディアでの話題などを監視することが可能です。
他にも校正やキーフレーズ抽出なども行うことができます。
比較的学習コストが低く、サービスにも組み込めるため初心者から研究者、企業など幅広い層で活用することができます。
gooラボ
gooラボとは、NTTドコモが提供している形態素解析APIです。
GitHubのアカウントで認証を行いIDの発行をする必要がありますが、gooラボにテスト環境が用意されているため簡単に利用を開始することができます。
リクエストはPOSTのみ送信可能であり、JSON形式でレスポンスが返されます。
必須パラメーターが少ないため、初めて形態素解析を行う場合や他のツールを使ったことがない場合でも使いやすいツールです。
特徴として使いやすいだけでなく解析精度が高く、先ほど挙げたYahoo!JAPANテキスト解析 Web APIよりも細かい分割による解析を行うことが可能です。
TinySegmenter
TinySegmenterは分かち書きに特化したフリーソフトウェアです。
非常にシンプルなJavaScriptで構成され、わずか9KBという軽量さから高速に動作することが特徴です。
ただし品詞付与は行われないため、形態素解析機ではありません。
辞書を利用せず他の機械学習により得られたデータを利用しているため、チャットなどの砕けた言葉には弱い部分がありますが、新聞記事などのようなテキストデータでは95％の確度で分かち書きを行うことが可能です。
また、辞書に依存しないため新しい未知の言葉が出てきた際に、正しい学習データが集まれば対応↓モデルの構築も可能です。
RakutenMA
Rakuten MAは楽天技術研究所がリリースした、JavaScriptのみで開発されている日本語および中国語の形態素解析ツールです。
最大の特徴として、JavaScriptで作られている形態素解析ツールとして唯一オンライン学習機能があります
使い方や解析方法を学んだ上で利用できるため、初心者にとってハードルの低いツールとなっています。
現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)やChinese TreeBank (CTB)などから学習したモデルを内包しており、品詞情報を抽出することも可能です。
利用するにはGitHubからコードをダウンロードしnode.jsなどで実行するため環境を準備する必要があります。
kuromoji
kuromojiは、アティリカ社が提供している日本語の形態素解析エンジンです。
オープンソースで提供されており、GitHubからソースコードをダウンロードすることができます。
Javaで開発されており、MeCab-IPADIC辞書を内包していることから正確な品詞夜間時の読み方を認識することが可能です。
必要なものがjarファイルにまとめられており、検索モードや幅広い辞書サポートがあるため使い勝手の良い形態素解析ツールです。
また、辞書をカスタマイズすることも可能なため、未知の単語や特定の単語を追加して調整することもできます。
KyTea
KyTea(キューティー)は京都テキスト解析ツールキットで、日本語形態素解析ツールです。
一般的な形態素解析ツールであり、学習データによってさまざまなタスクを行えるようになります。
公式サイトからダウンロードするとソースコードとともに、現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)やUniDicなどで学習したモデルを内包した状態で利用することが可能です。
シンプルな機能ですが、学習モデルをカスタマイズすることができニーズに沿った解析を行わせることも可能です。
英語の形態素解析ツール
先述したとおり、英語の形態素解析を行うには英語に特化したツールを使うと効率よく行うことができます。
2つのツールを紹介しますので、どのようなものがあるのか参考にしてください。
TREE TAGGER
TREE TAGGER(ツリータガー)は品詞や補題情報でテキストに注釈を付けるための形態素解析解析ツールであり、英語以外にもフランス語やドイツ語、スペイン語やスワヒリ語など29の言語に対応していることから高い人気を獲得しています。
公式サイトからPC-Linux、Windows、Mac-OS、ARMなどOSに合わせて自身の環境に合った必要なファイルをダウンロードし、ディレクトリに格納しパラメータファイルをダウンロード後、以下のシェルスクリプトを実行することで利用できるようになります。
sh install-tagger.sh
形態素解析で利用したい言語が英語以外の場合にもこのツールを使うことで対応することが可能でしょう。
公式サイトは日本語に対応していませんが、環境構築手順は難しくないため､すぐに利用することが可能です。
NLTK
NLTK（Natural Language Toolkit）はPythonで利用可能な自然言語処理のためのオープンソースライブラリです。
有志のコミュニティによって作成された無料のプラットフォームであり、50を超えるコーパスや語彙リソースにアクセスするためのインターフェース、解析機能を提供しています。
Windows、Mac OS X、Linuxで利用可能であり、初心者から言語学者まで幅広い層の人々にとって有用であることから、言語処理の基本を学習するのに役立ちます。
さまざまなツールを紹介しましたが、形態素解析以外の自然言語処理についても興味のある方は、以下の記事でテキストデータのベクトル化について詳しく解説していますので、ぜひご一読ください。
形態素解析におけるAIとディープラーニング
AIとディープラーニングは、形態素解析の精度と速度を飛躍的に向上させています。
これらの技術を用いることで、コンピューターは膨大なテキストデータから学習し、文の構造や意味をより深く理解できるようになります。
例えば、SNSの投稿やレビューから感情を分析する際、AIは文脈を把握し、言葉の微妙なニュアンスまで識別可能です。
この進化により、ビジネスや研究での応用範囲が広がっています。
AIによる言語処理の進化
AIとディープラーニング技術が自然言語処理に与える影響は計り知れません。
これらの技術により、コンピューターは複雑な言語パターンを学習し、未知のテキストに対しても高い精度で形態素解析を行う能力を持ちます。
例えば、自然言語処理の分野で使われるニューラルネットワークは、大量のテキストデータから文法的構造や単語の意味関係を抽出し、それを基に新たな文章の解析を可能にします。
この進化は、チャットボットの会話能力向上や、より自然な機械翻訳の実現といった形で私たちの生活に直接的な利益をもたらしています。
AIによる言語処理の進化は、これからも多くの分野で革新を続けるでしょう。
ディープラーニングと形態素解析
ディープラーニング技術は形態素解析の精度を格段に向上させています。
この進化したAI技術を使って、コンピューターは文中の単語やフレーズの関係性を深く理解し、それらを正確な形態素へと分解できるようになりました。
例として、ディープラーニングを活用することで、同じ綴りでも異なる文脈で使われる単語の意味の違い（多義性）を識別できるようになります。
さらに、新しい言葉や専門用語、ネットスラングも適切に処理できるようになり、これは特に変化が激しい現代言語において大きな進歩です。
ディープラーニングによる形態素解析の進化は、自然言語処理技術全体の発展を支えています。
形態素解析を活用したシステム開発の事例
形態素解析技術は、システム開発において幅広く活用されています。
特に、チャットボットや検索エンジン、文書管理システムなど、自然言語を処理するアプリケーションでの重要性が高まっています。
一例として、顧客サービスを提供するチャットボットは、ユーザーからの質問を理解し、適切な回答を生成するために形態素解析を使用します。
この技術によって、チャットボットは文中のキーワードやフレーズを識別し、ユーザーの意図を正確に把握できるようになります。
また、検索エンジンでは、形態素解析を用いてウェブページ内のテキストから重要な単語を抽出し、これを索引化します。
これにより、ユーザーが入力した検索クエリに最も関連性の高い結果を迅速に提供できます。
さらに、文書管理システムでは、形態素解析を活用して文書内の重要情報を自動的にタグ付けすることが可能です。
これにより、大量の文書から必要な情報を素早く検索することができるようになります。
これらの事例は、形態素解析がシステム開発においていかに重要な役割を果たしているかを示しています。
技術の進化とともに、形態素解析を活用したアプリケーションの可能性はさらに広がっています。
形態素解析 ツールのまとめ
自然言語処理における形態素解析は、テキストデータの構造を理解し、意味を抽出するための強力なツールです。
そのため、目的や言語に合わせてツールを選択することで形態素解析の効率を飛躍的に改善することができます。
この技術を活用することで、企業はチャットボット、検索エンジン、文書管理システムなど、様々なアプリケーションの性能を向上させることができます。
形態素解析により、ビッグデータからの情報抽出や、顧客の意見分析など、ビジネスに直結するインサイトを得ることも可能です。
自然言語処理の進化は止まることなく、これからも新しい可能性を広げていくでしょう。
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