CNNによるテキスト分類

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1. 2016.03.02 @tkengo CNNによる テキスト分類
2. 目次 • 畳み込みニューラルネット(CNN) • CNNのNLPへの適用 • テキスト分類デモ • 参考
3. 畳み込み ニューラルネット
4. 畳み込みニューラルネット • 人間の視覚野をシミュレーション • 画像認識の分野で広く使われる • カーネルをスライドさせて特徴マップを得る
5. 畳み込みニューラルネット • NLPへCNNを適用してうまくいくのか？ • そもそもどうやって適用するのか？ • NLPでは既にRNNが良く使われているのでは？
6. 畳み込みニューラルネット • NLPへCNNを適用してうまくいくのか？ • そもそもどうやって適用するのか？ • NLPでは既にRNNが良く使われているのでは？ ➜いくつかの実験で良い結果が出ている ➜このあと説明します ➜使われていると思う。現時点ではCNNが全て 　において万能だという結論ではないと思う
7. CNNのNLPへの適用
8. CNNのNLPへの適用 • テキスト内の単語をベクトル化する必要がある • BoWモデルやWordEmbeddingモデル • BoWは単純だけど各単語間の関連が皆無 • WordEmbeddingは話題のword2vec vector('Paris') - vector('France') + vector(‘Italy’) vector(‘Roma’) vector('king') - vector('man') + vector(‘woman') vector('queen') ⇡ ⇡
9. CNNのNLPへの適用 • 分類したいテキストに含まれる単語をベクトル化 • それを並べた行列がそのテキストの表現 • 単語数が一致しない場合はパディングで埋める 犬も猫も好き 犬 も 猫 も 好き    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ トトロが好き トトロ が 好き <PAD> <PAD>    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ “トトロ”のベクトル “犬”のベクトル
10. CNNのNLPへの適用 • カーネルの幅は単語ベクトルと同じ幅に固定 • カーネルの高さは2-5くらいの範囲 • 1単語ずつスライドさせて畳み込んでいく    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ    ʜ    ʜ ʜ ʜ ʜ
11. CNNのNLPへの適用 • 畳み込み層の後にはプーリング層も配置 • 活性化関数ReLUを適用した後に全結合層 • 最後にsoftmax関数を適用
12. テキスト分類デモ
13. モチベーション • LINE占い内で悩み相談所というサービスを展開 • 悩み内容にはそれぞれカテゴリが紐付いている • 悩み内容のカテゴリを自動分類できないかな？ カテゴリ
14. 単純なNNでテキスト分類 • 最初は隠れ層が1つの単純な順伝播型で実装 • 単語ベクトルにはBoWモデルを使用 • 130,000件のデータを数時間かけて学習 • 65%〜70%程度の精度。もう少し精度ほしい
15. CNNでテキスト分類 • 全部で5層のディープニューラルネット • 単語ベクトルにはWordEmbeddingモデルを使用 • 130,000件のデータを20時間かけて学習 • 75%〜80%程度の精度
16. 参考
17. 参考 • Convolutional Neural Networks for Sentence Classification • http://arxiv.org/pdf/1408.5882v2.pdf • word2vec • https://code.google.com/archive/p/word2vec/ • 実装 • https://github.com/tkengo/tf/blob/master/cnn_text_classification/train.py • TensorFlow • https://www.tensorflow.org/