AI

エーアイ

公開：2024-08-18

N-gramとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

N-gramとは

N-gramとは、自然言語処理の分野で使用される技術の一つであり、テキストデータから連続するN個の単語や文字列を抽出する手法です。N-gramを活用することで、言語モデルの構築やテキストの類似性の評価などが可能になります。

N-gramでは、Nの値によって抽出する単位が変わります。例えば、N=1の場合はuni-gram、N=2の場合はbi-gram、N=3の場合はtri-gramと呼ばれ、それぞれ1単語、2単語、3単語の連続した単位を表します。

N-gramを用いることで、テキストデータ内の単語の出現頻度や共起関係を分析できます。この情報は、テキスト分類やスパム検知、機械翻訳などの自然言語処理タスクに役立ちます。

N-gramモデルは、大規模なテキストコーパスから学習されます。学習の過程で、各N-gramの出現確率が計算され、これらの確率を用いてテキストの生成や予測が行われるのです。

N-gramは、シンプルな手法ながら強力な性能を発揮するため、自然言語処理の様々な場面で活用されています。ただし、Nの値が大きくなるほど、計算量が増大するため、適切なNの選択が重要となります。

N-gramを用いたテキスト生成モデル

N-gramを用いたテキスト生成モデルに関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• N-gramモデルによるテキスト生成の仕組み
• N-gramモデルの長所と短所
• N-gramモデルの応用例

N-gramモデルによるテキスト生成の仕組み

N-gramモデルを用いたテキスト生成では、学習済みのN-gramの出現確率に基づいて、次の単語を予測します。例えば、bi-gramモデルでは、直前の単語を考慮して次の単語を選択していきます。

テキスト生成の際、モデルは各単語の出現確率を乗算することで、文章全体の生成確率を計算します。この確率が高い文章ほど、自然な文章であると判断されます。

N-gramモデルは、大規模なテキストコーパスから学習するため、その言語の文法や語彙の特徴を捉えることができます。これにより、文法的に正しく、自然な文章の生成が可能となるのです。

N-gramモデルの長所と短所

N-gramモデルの長所は、シンプルな仕組みながら、言語の特徴を捉えられる点です。また、大規模なデータから学習できるため、様々な言語やドメインに適用可能です。

一方、短所としては、長距離の依存関係を捉えられない点が挙げられます。N-gramモデルは、直前のN-1個の単語しか考慮しないため、文脈の理解には限界があるのです。

また、Nの値が大きくなると、学習データに含まれないN-gramが増加し、未知の単語列に対応できなくなる問題もあります。この問題に対処するため、スムージング手法などが用いられます。

N-gramモデルの応用例

N-gramモデルは、テキスト生成以外にも様々な応用例があります。例えば、言語モデルとして用いることで、音声認識や機械翻訳の精度を向上させることができます。

また、N-gramを用いたテキスト分類では、各カテゴリーに特徴的なN-gramの出現頻度を学習することで、高い分類精度を達成できます。スパムメールの検知などにも応用されています。

さらに、N-gramを用いたテキストの類似度評価では、2つのテキスト間で共通するN-gramの割合を計算することで、テキストの類似性を定量化できます。これは、剽窃検知やテキストクラスタリングなどに役立ちます。

N-gramの統計的言語モデルとしての役割

N-gramの統計的言語モデルとしての役割に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• 統計的言語モデルにおけるN-gramの位置づけ
• N-gramを用いた言語モデルの学習方法
• N-gramによる言語モデルの評価指標

統計的言語モデルにおけるN-gramの位置づけ

統計的言語モデルは、大規模なテキストコーパスから言語の確率分布を学習するモデルです。この確率分布を用いることで、テキストの生成や予測、類似度評価などが可能になります。

N-gramモデルは、統計的言語モデルの一種であり、連続するN個の単語の出現確率を学習します。N-gramモデルは、シンプルながら強力な性能を発揮するため、広く用いられています。

他の統計的言語モデルとしては、隠れマルコフモデル(HMM)や条件付き確率場(CRF)などがあります。これらのモデルは、より複雑な構造を持ち、長距離の依存関係を捉えることができます。

N-gramを用いた言語モデルの学習方法

N-gramを用いた言語モデルの学習では、大規模なテキストコーパスから各N-gramの出現頻度を数え上げます。この頻度情報を元に、各N-gramの出現確率を計算します。

学習の際、未知のN-gramへの対処が重要になります。スムージング手法を用いることで、未知のN-gramにも適切な確率を割り当てることができます。

また、N-gramモデルの学習では、モデルの複雑さとデータへの過適合のバランスを取る必要があります。適切なスムージング手法の選択やハイパーパラメータの調整が重要となります。

N-gramによる言語モデルの評価指標

N-gramによる言語モデルの評価では、テストデータに対する予測の正確さを測定します。代表的な評価指標として、パープレキシティ(perplexity)があります。

パープレキシティは、モデルがテストデータをどれだけ上手く予測できるかを表す指標です。値が小さいほど、モデルの予測性能が高いことを示します。

また、言語モデルの評価では、テストデータの選択も重要です。モデルの汎化性能を評価するため、学習データとは異なるドメインやジャンルのテストデータを用いることが望ましいとされています。

N-gramの自然言語処理への応用

N-gramの自然言語処理への応用に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

• N-gramを用いた感情分析
• N-gramを用いた機械翻訳
• N-gramを用いた文章要約

N-gramを用いた感情分析

感情分析では、テキストデータから感情や評価の極性(ポジティブ/ネガティブ)を判定します。N-gramを用いることで、感情を表す単語の組み合わせを特徴量として抽出できます。

例えば、bi-gramを用いた感情分析では、「とても良い」や「全く駄目」といった感情を表す2単語の組み合わせを学習します。これにより、テキストの感情をより正確に判定できるようになります。

感情分析は、商品レビューの評価や、ソーシャルメディア上の評判分析などに応用されています。N-gramを用いることで、単語の組み合わせによる感情表現を捉えられるため、高い分析精度が期待できます。

N-gramを用いた機械翻訳

機械翻訳では、N-gramモデルが言語モデルとして用いられます。翻訳モデルと組み合わせることで、より自然な翻訳結果を得ることができます。

N-gramを用いた機械翻訳では、原言語と目的言語のN-gramの対応関係を学習します。これにより、単語レベルだけでなく、連続する単語の組み合わせも考慮した翻訳が可能になります。

また、N-gramモデルを用いることで、未知の単語列に対しても適切な翻訳を生成できます。これは、言語モデルによる単語の予測能力を活用することで実現されます。

N-gramを用いた文章要約

文章要約では、長い文章を短くまとめることが目的です。N-gramを用いることで、文章中の重要な単語や表現を抽出し、要約文を生成できます。

N-gramを用いた文章要約では、文章中の各文の重要度を評価します。この評価には、各文に含まれるN-gramの出現頻度や、文章全体でのN-gramの重要度などが用いられます。

重要度の高い文を選択し、それらを組み合わせることで、文章の要約を生成します。N-gramを用いることで、文章の主要な内容を捉えた要約が可能になります。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧