fastText で日本語版 Wikipedia ダンプデータから単語の分散表現モデルを構築・体験

まずは、単語分散表現モデルをシンプルなウェブアプリで体験してみます。

単語を入力してリクエストすると、今回構築した単語分散表現モデルにおいて、近い関係にあると判断された単語が表示されます。

 

単語:

お名前.com VPS の標準 OS の CentOS 6 での手順です。

１．日本語版 Wikipedia ダンプデータを取得します。

$ curl https://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2

２．ダンプデータから本文だけをテキストとして抽出します。

-b オプションの例は、500M ごとに分割したファイルを出力します。

$ git clone https://github.com/attardi/wikiextractor.git
$ python wikiextractor/WikiExtractor.py -b 500M -o extracted jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2
$ cat extracted/*/* > jawiki.txt

３．分かち書き（わかちがき）します。

分かち書きとは、文章中の語の区切りに空白を記述することです。形態素解析の単語分割処理にあたります。MeCab を利用します。

$ sudo rpm -ivh http://packages.groonga.org/centos/groonga-release-1.1.0-1.noarch.rpm
$ sudo yum makecache
$ sudo yum install mecab mecab-devel mecab-ipadic git make curl xz

〖参考〗Ubuntu 16.04 LTS の場合

$ sudo apt install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8

mecab-ipadic-NEologd は、分かち書きに使用する辞書で、新語など新しい語も収録しているのが特徴です。

$ git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git
$ cd mecab-ipadic-neologd
$ ./bin/install-mecab-ipadic-neologd -n -a

分かち書きします。

$ mecab -d /usr/lib64/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd -O wakati -b 2682254537 jawiki.txt -o data.txt

コマンド例の jawiki.txt は、対象ファイル、data.txt は、出力ファイルです。

-b オプションは、次のコマンドで表示される値です。

$ wc jawiki.txt 

４．標準 OS の CentOS 6 のコンパイル環境をバージョンアップします。

Software Collections の Developer Toolset を使用します。

$ sudo yum install scl-utils
$ cd /etc/yum.repos.d/ 
$ sudo wget https://copr-fe.cloud.fedoraproject.org/coprs/rhscl/devtoolset-3/repo/epel-6/rhscl-devtoolset-3-epel-6.repo 
$ sudo yum install devtoolset-3-gcc devtoolset-3-binutils 
$ sudo yum install devtoolset-3-gcc-c++ devtoolset-3-gcc-gfortran
$ sudo echo 'source /opt/rh/devtoolset-3/enable' >> /etc/profile.d/devtools
$ sudo scl enable devtoolset-3 bash

５．fastText をビルドします。

$ git clone https://github.com/facebookresearch/fastText.git
$ cd fastText; make

６．fastText コマンドを実行します。

コマンド例の -input オプションの data.txt は、分かち書きしたファイル、-output オプションの model は、出力するファイルで、model.bin、model.vec の２ファイルが作成されます。

なお、コマンドの実行では、お名前.com VPS のメモリー 2GB のプランで、約一週間かかりました。最初は、Android の SSH アプリからコマンドを実行しましたが、長時間のため通信が切断してしまうので、シリアルコンソールを利用しました。

$ ./fastText/fasttext skipgram -input data.txt -output model

７．Gensim は、ベクトル空間モデリングやトピックモデリングのためのツールキットです。

$ pip install gensim

Gensim で、fastText のバイナリファイルをロードする場合です。

$ python
>>> from gensim.models.wrappers.fasttext import FastText
>>> model = FastText.load_fasttext_format('model')
>>> model.most_similar('リンゴ')

Gensim で、テキストファイルだけをロードする場合です。

$ python
>>> from gensim.models import KeyedVectors
>>> model = KeyedVectors.load_word2vec_format('model.vec',binary=False)
>>> model.most_similar('リンゴ')