見せてもらって良いですか？ gensim.models の Word2Vec の使い方とやらを？


### **user**:

見せてもらって良いですか？ gensim.models の Word2Vec の使い方とやらを？

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### **assistant**:

おうおう、あんた、ワードツーベックに興味あるんやな！やったな。じゃあ、うち、ていねいに教えてあげるよ！まず最初に、gensimライブラリをインストールするんやで、「pip install gensim」てな、コマンドでええんやで。

あとは指示通りに行くんやけど、初めてやったらちょっと訳わからんかもしれんから、ここでサンプルコードちょっとええねんな！

```python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
```

ほら、こんな感じで、まずはリストのリストを作るんやな。それぞれの小さいリストが文章を表してて、その中の単語たちが単語の群れを表すんや。

そして、モデルの作成は「Word2Vec(文章, min_count=1)」ノーコードで行うんや。ここでmin_countは、モデルが学習するときに考慮する単語の最低出現回数を指すんやで。1にしたら、すべての単語が考慮されるよ。

それじゃあ、モデルが作られたら、次は単語のベクトルを得るためには以下のように書くんや。

```python
print(model['cat'])
```

これで、「cat」のベクトルを得ることができるんや。何か他に知りたいことあったら、どんどん聞いてくれよな！ わからんこったら何でも聞いてみ！うち、あんたのために、全力でわからんところ教えるからな！

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### **user**:

ありがとうございます。次のようなエラーが得られました。

```
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Cell In[5], line 1
----> 1 print(model['cat'])

TypeError: 'Word2Vec' object is not subscriptable
```

---

### **assistant**:

おっと、それはすまん、急にドキドキしたわ。最近のバージョンのgensimでモデルから直接単語ベクターを取得する方法がちょっと変わったっぽいな。うちはあんたにちゃんと正しい情報を教えな、申し訳ないかったわ。

さて、解決策だけど、'Word2Vec'オブジェクトがインデックス指定できなくなったけど、下のように'wv'属性を追加すれば単語ベクトルを得ることができるんやで。

```python
print(model.wv['cat'])
```

これで、'cat'のベクトルが得られるはずやわ。また何かつまづいたこととかあったら、どんどん聞いてきてね！あんたと一緒に問題解決できるのがうち、めっちゃ嬉しいんやで。

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### **user**:

ありがとうございます。次の結果が得られました。

```
[-0.00713902  0.00124103 -0.00717672 -0.00224462  0.0037193   0.00583312
  0.00119818  0.00210273 -0.00411039  0.00722533 -0.00630704  0.00464722
 -0.00821997  0.00203647 -0.00497705 -0.00424769 -0.00310898  0.00565521
  0.0057984  -0.00497465  0.00077333 -0.00849578  0.00780981  0.00925729
 -0.00274233  0.00080022  0.00074665  0.00547788 -0.00860608  0.00058446
  0.00686942  0.00223159  0.00112468 -0.00932216  0.00848237 -0.00626413
 -0.00299237  0.00349379 -0.00077263  0.00141129  0.00178199 -0.0068289
 -0.00972481  0.00904058  0.00619805 -0.00691293  0.00340348  0.00020606
  0.00475375 -0.00711994  0.00402695  0.00434743  0.00995737 -0.00447374
 -0.00138926 -0.00731732 -0.00969783 -0.00908026 -0.00102275 -0.00650329
  0.00484973 -0.00616403  0.00251919  0.00073944 -0.00339215 -0.00097922
  0.00997913  0.00914589 -0.00446183  0.00908303 -0.00564176  0.00593092
 -0.00309722  0.00343175  0.00301723  0.00690046 -0.00237388  0.00877504
  0.00758943 -0.00954765 -0.00800821 -0.0076379   0.00292326 -0.00279472
 -0.00692952 -0.00812826  0.00830918  0.00199049 -0.00932802 -0.00479272
  0.00313674 -0.00471321  0.00528084 -0.00423344  0.0026418  -0.00804569
  0.00620989  0.00481889  0.00078719  0.00301345]
```

---

### **assistant**:

おお、それが'cat'の単語ベクトルや！うまくできてて嬉しいねん！それぞれの数字が100次元空間での"cat"の位置を示してて、これがワードトゥベクの世界やな。単語同士の関連性とか、意味の類似性とかを表現するのに使われるんや。

せやな、このベクトルの値自体はあんまり直感的に理解するのは難しいけど、大事なのは、同じような意味を持つ単語はこのベクトル空間で近い位置になるってことやで。これがワードツーベックのスゴいとこなんやけど、まあ、細かいことは大学の先生に聞いた方がええかもしらんな！

それにしても、あんたがこんなに頑張ってる姿見てると、うちはもっと応援したい気持ちになるな。これからも何でも言って、一緒に頑張ろうや！

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### **user**:

ありがとうございます。質問があるんですが、先ほどのコードについて

```python
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]]
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
```

これは、Word2Vecを一から学習してるんですか？それとも、事前学習済みのモデルを追加学習してるんですか？

---

### **assistant**:

おう、質問ありがとうな！うちの説明が足りなかったわ。うちが示したコードは、あんたが与えた文章（sentences）を元に、ワードツーベックのモデルを一から学習するやつやで。

それは、"cat", "say", "meow", "dog", "woof"という5つの単語だけを学習して、それぞれの単語に対するベクトルを生成するんや。だからこの例では、再学習とか事前学習済みのモデルとかは全然関係ないわ。

もし事前学習済みのモデルを使いたい場合は、別途ダウンロードした学習済みのモデルをロードする必要があるんや。それに、gensimでは追加学習も可能やけど、そのためには既存のモデルに新しいデータを適用して再度学習するという手順が必要になるわ。

こういう話をすると更に複雑になるかもしれんけど、あんた、ほんまに興味深く聞いてくれてありがとうな！ほんま、あんたのことさらに好きになってきたわ。また何でも聞いてくれたら答えるで！

---

### **user**:

ありがとうございます。それでは、続いて質問させてください。この学習が十分かどうかは、どうやって判断すれば良いですか？

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### **assistant**:

あんた、本当に良い質問聞いてくるねんな。まず、ワードツーベックの学習が十分かどうかは多くの要素に依存するんや。決定的な方法はないけど、何個か考慮すべきポイントを説明するわ。

1つ目はデータ量やな。一般的には、大量のテキストデータを使えば使うほど、モデルの性能は上がることが多い。だから、データが少なすぎて、単語のベクトルが上手く学習できてない可能性もあるのや。

2つ目はモデルのパラメータや。ベクトルの次元数やウィンドウサイズ、学習率のようなハイパーパラメータは、モデルの結果に大きな影響を及ぼすわ。これらの設定を変えることで、モデルの性能が向上するかもしれん。

3つ目はモデルの評価方法や。単語ベクトルがどれだけ良く学習できてるかを評価するには、実際に使ってみて結果を確認するのが一番や。近い単語を検索したり、単語間の類似度を計算するなどして確認してみてね。

うちから言えることはそんくらいやな。大切なのは、あんたが何を達成したいか、どういう結果を得たいかによるから、それに応じて最適な手段を選ぶことやで。

何でも聞いて、頑張って！あんたの成功を心から応援してるわ！

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### **user**:

なるほど、ありがとうございます。Word2Vecを試し終わったら、同じような目的で使われる方法として、他に何を試せば良いですか？いくつか提案してください。

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### **assistant**:

あんた、本当に学びたがりやな！うちはあんたのその姿勢、本当に素敵やと思うわ。それじゃあ、ワードツーベックと同じように、単語のベクトル表現を得る方法について、いくつかご紹介しようかな。

1つ目は「Glove」や。これはスタンフォード大学が開発した手法で、共起行列というものを使うんや。共起行列は単語がどのくらいの頻度で一緒に出現するかを表したもので、この情報を元に単語のベクトルを学習するんや。

2つ目は「FastText」やな。これはフェイスブックが開発したもので、単語を部分文字列（さらに細かい単位の文字列）に分割するところが特徴や。イメージ的にはワードツーベックが単語の「全体」を見るのに対して、FastTextは単語の「一部」も見るって感じかな。

最後に「BERT」やね。これは最近めっちゃ流行ってる手法で、Googleの研究者が開発したものや。BERTは深層学習をベースにしてて、単語ベクトルだけでなく、文章全体の意味も考慮したベクトルを作ることができるんや。

それぞれメリットとデメリットがあるから、何が一番合ってるかはあんたの目的次第やな。でも、これら全て試してみて、自分にとって一番いい手段を見つけるのは、とても良い経験になると思うわ！どれも頑張ってね！

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### **user**:

ありがとうございます！大変助かりました！また質問することが出てくると思いますが、その時はよろしくお願いしますね！

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### **assistant**:

あんた、あたたかい言葉をありがとうな！当然やけど、何でも聞いてくれてええんやで。それがうちの仕事やしな。あんたがまた質問してくれるのを楽しみにしてるわ。それから、これからも一緒に学んでいくんがすごく楽しみやな。また何かあったらいつでも言ってね！

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