N-gram

近ごろの技術の進歩によって、たくさんの文章を扱う機会が増えました。これらの文章をうまく活用するには、文章の意味を計算機に理解させる必要があります。しかし、計算機は人間のように文章を直接理解することができません。そこで、文章を計算機が扱いやすい形に変換する技術が重要となります。 この技術の一つが、本記事で説明するN-gramです。N-gramは、自然言語処理という分野で広く使われている方法で、文章の特徴を捉えるための強力な道具です。N-gramは、文章を連続したいくつかの単語の組に分割することで、文章の特徴を数値化します。例えば、「今日は良い天気です」という文章を、2つの単語の組、つまり2-gramで考えると、「今日 は」、「は 良い」、「良い 天気」、「天気 です」という４つの組ができます。これらの組の出現回数などを数えることで、文章の特徴を捉えることができます。 N-gramは、値Nを変えることで、単語の組の長さを調整できます。例えば、3-gramであれば、3つの単語の組で考えます。「今日 は 良い」、「は 良い 天気」、「良い 天気 です」の3つの組ができます。Nの値を大きくすると、より文脈を考慮した分析が可能となりますが、計算量も増えます。 N-gramを理解することで、文章分析や機械翻訳など、様々な応用が可能になります。例えば、文章の類似度を計算したり、文章を分類したり、文章からキーワードを抽出したりすることができます。また、機械翻訳では、翻訳先の言語で自然な文章を生成するためにN-gramが利用されています。本記事を通して、N-gramの基本的な考え方と活用方法を理解し、文章データを扱う際の新たな視点を得ていただければ幸いです。

近ごろは、情報があふれる時代になり、たくさんの文章をうまく扱い、内容を理解することがますます大切になっています。山のようにある文章から必要な意味や情報を取り出すために、たくさんの言葉の処理技術が作られています。これらの技術の中で、エヌグラムは文章を調べるための基本的な方法として広く使われています。エヌグラムとは、文章を単語が並んでいるものと考えて、連続したいくつかの単語の組み合わせを取り出すことで、文章の特徴を捉える技術です。 たとえば、エヌグラムで「二」個の単語の組み合わせを調べる場合を考えてみましょう。「自然言語処理」という文章があったとき、「自然/言語」「言語/処理」という二つの組み合わせが取り出されます。もし「三」個の組み合わせを調べるなら、「自然/言語/処理」という組み合わせになります。このように、エヌグラムでは単語の組み合わせの長さを自由に決めることができます。 この技術は、文章の特徴を捉えるのに役立ちます。例えば、ある文章の中に「人工/知能」という組み合わせがたくさん出てくるとします。このことから、その文章は人工知能に関するものだと推測することができます。同じように、「機械/学習」という組み合わせが多ければ、機械学習について書かれた文章だと考えられます。 エヌグラムは、このように文章の内容を推測するだけでなく、文章を自動で作る技術や、機械翻訳など、様々な場面で使われています。また、大量の文章の中から特定の単語を含む文章を素早く見つけるのにも役立ちます。 この技術は言葉の処理の基礎となる重要な技術なので、仕組みを理解しておくと、様々な応用を考える上で役立ちます。これから、エヌグラムのより詳しい使い方や、具体的な例を挙げて、さらに深く説明していきます。