須多先生

みなさん こんにちは
本日も一緒に人工知能について学びましょう

須多先生

前回は テキストデータを可視化するWordCloudや 形態素解析について学びましたね

深田 あい

WordCloudを使うことで 文章の中の単語が 出現頻度の高い順に大きく書かれていて より分かりやすくなりました
見た目も楽しかったですよね

徳井 天

形態素解析では テキストデータの分かち書きをしてから 「名詞」「動詞」「形容詞」に分ける 品詞分けを行ったよな

深田 あい

形態素解析を行うことで テキストデータの前処理のクリーニングの工程の一つである「ストップワードの除去」が 自然とできたんですよね

徳井 天

そうそう
ストップワードの除去をしてから改めてWordCloudを作成してみたら より見やすいWordCloudになったんだよな

徳井 天

このWordCloudを使えば アンケートにどんなことが書いてあるかなどの テキストデータの中身が全部分かっちゃうってことだよな！

深田 あい

うーん それはどうだろう？例えば「肉」ってキーワードが多く使われていても 「肉」に対してどんな意見あったのかは WordCloudだけでは分かりませんよね

徳井 天

あ 確かにそうか
「肉」「魚」「おいしい」ってキーワードがWordCloudで出現していても 肉と魚のどっちに対して「おいしい」って意見が出てるのかまでは分からないもんな

須多先生

お二人の言う通り WordCloudだけでは文章に出現する単語と単語のつながりとなる 関連性までは読み取ることができません

深田 あい

そうなんですね…
単語と単語の関連性まで分かる良い方法はないでしょうか？

須多先生

それなら「共起ネットワーク」という技術が役立ちますよ

徳井 天

「共起ネットワーク」？初めて聞く用語だな

須多先生

「共起ネットワーク」は 文章中に出現する単語と単語のつながりを図で表す技術です
これを使えば WordCloudだけでは表すことができなかった単語同志の関連性まで表すことができますよ

深田 あい

「共起(きょうき)」って言葉を初めて聞いたんですが どういう意味なんでしょうか？

須多先生

「共起」とは 自然言語処理の分野で使われる用語で 文章の中で特定の単語が他の特定の単語と一緒に出現することを指します

須多先生

例えば 「学校」と一緒に使われやすい単語の例として「勉強」「先生」「生徒」があげられます

須多先生

この三つの単語は「学校」という単語に対しての「共起語」と呼ばれ 単語同志の関連性が高いと言えます

深田 あい

その単語が使われる文章は 例えば「学校では 先生が勉強を教えてくれる」「学校で生徒が勉強する」とかですかね

須多先生

はい その通りです
それでは 「野球」というキーワードに対しての 単語同士の関連性が高い共起語の例はどちらだと思いますか？

徳井 天

「野球」の共起語って 「野球」と一緒に使われやすい単語ってことだよな
それなら「バット」「ボール」だろうな

深田 あい

「マウス」「キーボード」は 「パソコン」の共起語になるんじゃないかな？

須多先生

その通りです みなさん素晴らしいですね
このように 共起語と呼ばれる単語同志の関連性を図で表したものが「共起ネットワーク」になります

深田 あい

「共起」って言葉についてはなんとなく分かってきた気がします

徳井 天

ここまで分かったら「共起ネットワーク」について興味がわいてきたな
先生 早く教えてください！

須多先生

それではスライドで 単語と単語の関連性を図として表す技術である「共起ネットワーク」について説明しますね

須多先生

では ここからはみんなで【スライド】を見ながら「共起ネットワーク」について学びましょう