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JustTechTalk #02
ジャストシステムの形態素解析技術その２
（機械学習編）
内田佳孝
CPS 事業部開発部 NLP チーム 2003 年入社、 12 年目
関わってきた技術 形態素解析、かな漢字変換、情報検索、情報抽出、
レコメンド、 etc
関わってきた商品 JMAT 、 ATOK 、 ConceptBase 、 BONNE 、 Listing Auto-Flight 、ピタジョブ、 etc
自己紹介
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ATOK 、 ConceptBase で培ったノウハウと機械学習を融合した日本語解析エンジン
JustSystems Morphological Analysis Technology” ジャストシステムの形態素解析技術”
その１の復習
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辞書追加 >>>>>> 新しい学習手法
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新規手法開発より辞書
詳細は SlideShare に公開中の前回の資料をご覧ください
今回のテーマは学習手法
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辞書
データ構造
学習手法
日本語（人手）
知識
便利モジュール
前回のテーマ 今回のテーマ
形態素解析の問題設定
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教師あり形態素解析 辞書と教師データ（学習コーパス）が必要 精度は高いが辞書と教師データの整備が大変 JMAT はこちら
教師なし形態素解析 辞書と教師データ不要 まだ研究段階 半教師あり学習という考え方も存在
教師ありと教師なし
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教師あり形態素解析
入力文字列中に含まれうる全単語を辞書を使って
列挙しグラフ構造（ラティス構造）を作成
もっともコストが小さい経路を探索
２つのコストの総和が最小の経路を求める 単語生起コスト 連接コスト
コスト推定方法 人手 → JUMAN HMM （隠れマルコフモデル） → ChaSen CRF （条件付き確率場）→ MeCab 、 JMAT etc
教師あり形態素解析
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JMAT の CRF の使い方
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ベース学習 小規模なコーパスで学習
能動学習 ベース学習では解析できない事例のみ学習 事例を追加し再学習、評価を繰り返す
部分アノテーション学習 一部分だけタグをつけ学習 分野適応
CRF を使った３つ学習手法
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ベース学習
Web テキストコーパス
クラスタリング
フィルタリング
誤解析しそうなテキスト群
タグ付きコーパス（約 1 万文） 半自動タグ付け
コーパス（約 300 万
文）
能動学習用コーパス
部分アノテーション学習
フィルタリング
能動学習
JMAT ベースモデル
商品版JMAT
人手知識
【今回のテーマ】
ベース学習部分で
「なぜ300万文コーパスがあるのに1万文しかつかわないのか」
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【注意】ここから先、精度数値がでてきますが
弊社独自のコーパスでの評価となります他研究との数値比較は意味を持ちません
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CRF の性能
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4 万文同じ学習量なら HMM よりCRF の方が高精度
4 万文での精度
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ジャストシステムの旧エンジンの方が高精度
コーパスを増やせば旧エンジンを超える？
問題：メモリが足りない
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4 万文で約 2.7G 必要300 万文だと 20G～ 30G 必
要
メモリにのらないと現実的な時間で学習ができな
い
メモリを積む 64GB のマシンを買った
けど、まだ複数の実験を同時にまわせない 裏でかな漢字変換の実験もやってる かな漢字変換はもっとメモリを食う
解決方法その１
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オンライン学習を使う
この検証をはじめたのは 2000 年代後半 オンライン学習が現実的ではなかった （いまならオンライン学習でやってたかも）
解決方法その２
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省メモリな CRF 学習器をつくる ラティス構造の持ち方を工夫 ノードには様々情報を持たせている 同じノードがいっぱい出現する 共有できる情報は全て共有
つくった CRF 学習器の性能 OSS の CRF 学習器の約 25% のメモリ使用量 学習速度はほぼ同じ スワップにおとさないモードも作成
解決方法その２
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300 万文の精度
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旧エンジンの精度を超えた！（ 10 万文あたりで超えました最高精度は 50 万文学習時）
商品搭載に向けて本格始動？
旧エンジンとの詳細な比較検証 大量の差分がでてる 改善も多いが、改悪も多い・・・
難しい事例が解析できている！ 簡単な事例を誤解析・・・
なぜ誤解析しているか分からない・・・ コーパスを修正すればいい？ 300 万文も修正できない・・・ 何もしてないのに学習するたびに結果がかわる
辞書チームによる分析
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分析・洗練作業ができない ジャストシステムの得意技 ジャストシステムのクオリティを保てない ジャストシステムの NLP 技術にとっては致命的
この方向での商品化は断念・・・
辞書チームによる検証
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CRF は使う
小規模なコーパスで旧エンジンを超える
旧エンジンからの改悪は極力抑える
洗練できる方法を用意する
（ついでに語彙・品詞体系も見直す）
方向転換
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いちから必要なコーパスを検討しなおした 300 万文のコーパスの存在はいったん忘れる タグ付け精度、コンテンツの質 100 文ちょっとのコーパスで 90%近い精度がでる 必要なコンテンツとは？
言い回しコーパス 標準的な機能表現を網羅したコーパス 徹底的なクロスチェック 高精度なタグ付けコーパス 約 1 万文の学習コーパスを整備
小規模コーパス
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言い回しコーパスでの精度
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※ 語彙・品詞体系、評価コーパスの見直しているため
旧エンジンの精度も前のスライドと異なります
旧エンジンの精度を 1 万文で超えた！（旧コーパスでは 10 万文必要）
ただ、まだ旧エンジンからの改悪を抑える対策が未完・・・
300 万文コーパス 旧エンジンの解析結果を利用 人手修正もしている（旧エンジンより高精度） このコーパスを旧エンジンの解析結果と仮定
（エセ）能動学習を実施 300 万文コーパスから間違い事例を追加し再学習 本当の能動学習はタグなしコーパスから行う 本当の能動学習では精度はあがるが改悪多数・・・
旧エンジンの長所を継承（概要のみ）
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能動学習の精度
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さらに精度向上を実現！改悪もかなり抑えられた
使ったコーパスは約 3 万 7千文
残された問題は、洗練手法だけ！
旧エンジンでの洗練手法 人手でコストを調整 コーパスを直す （ルールで潰す） コスト人手調整は職人技が必要（ CRF では不可
能）
部分アノテーション学習による洗練 文中の教えたい部分のみアノテーション 洗練・分野適応 （評価コーパスの）精度をさげずに適応可
洗練手法（概要のみ）
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3232
ベース学習
Web テキストコーパス
クラスタリング
フィルタリング
誤解析しそうなテキスト群
タグ付きコーパス（約 1 万文） 半自動タグ付け
コーパス（約 300 万
文）
能動学習用コーパス
部分アノテーション学習
フィルタリング
能動学習
JMAT ベースモデル
商品版JMAT
人手知識
商品版 JMAT はさらに高精度です！
JMAT は CRF を使っている ベース学習、能動学習、部分アノテーション学習
教師あり学習のキモはコーパスの質 質の悪い大規模コーパスより小規模でも高品質コーパス ただし、超大規模になると性質かかわるかも
数値評価のみでは使える商品にならない
まとめ
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最後に（宣伝）
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