Word2VecやDoc2Vecによる自然言語処理

Deeplearning4j（DL4J）における**Word2VecやDoc2Vecによる自然言語処理（NLP）**の応用について、以下のように詳しく説明します。

Word2Vec と Doc2Vec の概要

Word2Vec

Word2Vec は、単語をベクトル空間上の連続的な数値ベクトルに変換するアルゴリズムであり、単語の意味的類似性を数値的に捉えることができます。DL4Jでは、org.deeplearning4j.models.embeddings.wordvectors.Word2Vec クラスを通じて使用できます。

主なアプローチは以下の2つです：

  • CBOW（Continuous Bag of Words）：周囲の単語から中央の単語を予測

  • Skip-gram：中央の単語から周囲の単語を予測

Doc2Vec

Doc2Vec（Paragraph Vector）は、Word2Vec の拡張であり、文や文書全体を1つのベクトルに変換します。これにより、文書の意味的な特徴を捉えることが可能になります。DL4Jでは ParagraphVectors クラスを用いて実装されます。

Deeplearning4j における Word2Vec の実装手順

  1. トークナイザーと入力準備

java
SentenceIterator iterator = new BasicLineIterator(new File("corpus.txt"));
TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();
tokenizerFactory.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());

  1. モデルの構築と学習

java
Word2Vec vec = new Word2Vec.Builder()
    .minWordFrequency(5)
    .iterations(1)
    .layerSize(100)
    .seed(42)
    .windowSize(5)
    .iterate(iterator)
    .tokenizerFactory(tokenizerFactory)
    .build();

vec.fit();

  1. 使用例：類似単語検索

java
Collection<String> similar = vec.wordsNearest("king", 10);
System.out.println(similar);

Deeplearning4j における Doc2Vec（ParagraphVectors）の実装手順

  1. 文書データの用意とラベリング

java
LabelAwareIterator iterator = new FileLabelAwareIterator.Builder()
    .addSourceFolder(new File("documents"))
    .build();

  1. トークナイザー設定

java
TokenizerFactory tokenizerFactory = new DefaultTokenizerFactory();
tokenizerFactory.setTokenPreProcessor(new CommonPreprocessor());

  1. モデル構築と学習

java
ParagraphVectors vec = new ParagraphVectors.Builder()
    .learningRate(0.025)
    .minLearningRate(0.001)
    .batchSize(1000)
    .epochs(10)
    .iterate(iterator)
    .trainWordVectors(true)
    .tokenizerFactory(tokenizerFactory)
    .build();

vec.fit();

  1. 使用例：文書ベクトルの取得と類似度評価

java
INDArray vector = vec.inferVector("This is a new test document.");
double similarity = vec.similarityToLabel(vector, "existingLabel");

応用例

  • 文書分類：学習済みの文書ベクトルを使って、SVM やランダムフォレストなどで分類

  • クラスタリング：KMeans などを使ってトピックごとに分割

  • 類似文書検索：新しい文書と既存文書との類似度を計算

DL4J でのメリットと注意点

  • Javaベースで大規模システムへの統合が容易

  • 分散処理（Spark連携）も可能

  • 一方で、Python系のNLPライブラリと比べて事例が少ないため、実装例やチューニングには工夫が必要

生成日：2025/05/23