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自然言語処理で思想家の文書特徴を把握する

原稿を本にする

今回のプログラムのねらい

主だった近代日本思想家から「経験」にまつわる論文を選び、それらの文書特徴を把握する。
自然言語処理でよく使われる手法である、re.subを使った正規表現によるクレンジング、janome.tokenizerによる形態素解析、part_of_speechによる特定品詞の抽出、ストップワード削除、word2vecによる単語のベクトル化、などによって特徴把握を目指します。

環境

  • Python 3.8.10

  • Google Colaboratory

プログラムの作成手順

①データの抽出

青空文庫トップページから、1 哲学 ＞ 12 東洋思想 ＞ 121 日本思想の中から抽出しました。

②データの前処理

正規表現によって、今回の解析結果に不要と思われる、英数字、記号類、改行などを削除します。

import re

text = open("/content/drive/MyDrive/ColabNotebooks/test-text/text_nishida_zen.txt","r") 
cont = text.read()
text.close()

cont = re.sub("[a-xA-Z0-9_]","",cont)
cont = re.sub("[!-/:-@[-`{-~]","",cont)
cont = re.sub(u'\n\n', '\n', cont)
cont = re.sub(u'\r', '', cont)

③形態素解析

janomeという形態素解析エンジンを使います。テキストを、意味をもつ表現要素の最小単位である形態素ごとに分割します。品詞の判定、分かち書き（単語に分割）を実行します。

# janomeのTokenizerモジュールをインポートします。
from janome.tokenizer import Tokenizer

# Tokenizerインスタンスを生成し、形態素解析したい文章をtokenizeメソッドに渡します。
t = Tokenizer()
tokens = t.tokenize(cont)
for token in tokens:
    print(token)

例えば西田幾多郎『善の研究』の冒頭部分を上記のコードによって形態素解析すると、以下のように出力されます。

経験 名詞,サ変接続,*,*,*,*,経験,ケイケン,ケイケン
する 動詞,自立,*,*,サ変・スル,基本形,する,スル,スル
という 助詞,格助詞,連語,*,*,*,という,トイウ,トユウ
の 名詞,非自立,一般,*,*,*,の,ノ,ノ
は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
事実 名詞,副詞可能,*,*,*,*,事実,ジジツ,ジジツ
其儘 名詞,一般,*,*,*,*,其儘,*,* （ 記号,括弧開,*,*,*,*,（,（,（ そのまま 副詞,一般,*,*,*,*,そのまま,ソノママ,ソノママ ）
記号,括弧閉,*,*,*,*,）,）,）
に 助詞,格助詞,一般,*,*,*,に,ニ,ニ
知る 動詞,自立,*,*,五段・ラ行,基本形,知る,シル,シル

この中から今回使用する、名詞・動詞・形容詞・形容動詞だけを抽出します。
また、動詞・形容詞・形容動詞については、活用形を含んだままだと解析しづらいので、基本形を使用するようにします。

def tokenize(cont):
  t = Tokenizer()
  tokens = t.tokenize(cont) 
  # 取り出した品詞が入るための空の箱word = []を作っておきます。
  word = []
  stop_word = create_stop_word()

  for token in tokens:
    part_of_speech = token.part_of_speech.split(",")[0]
    print(part_of_speech)
    if part_of_speech == "名詞":
      print('名詞：', token.surface)
      if not token.surface in stop_word:
        word.append(token.surface)        
    if part_of_speech == "動詞":
      if not token.base_form in stop_word:
        word.append(token.base_form)
    if part_of_speech == "形容詞":
      if not token.base_form in stop_word:
        word.append(token.base_form)        
    if part_of_speech == "形容動詞":        
      if not token.base_form in stop_word:
        word.append(token.base_form)
  return word

④ストップワードの作成

今回のねらいに関係なさそうな言葉をストップワードとして省きます。
まず、日本語のストップワードが既に登録されているSlothlibを使って取り除きたいと思います。
さらに、自分で不要そうなワードを、変数my_stop_wordに格納してストップワードリストに追加します。

def create_stop_word():
    target_url = "http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt"
    r =requests.get(target_url)
    stop_word=str(r).split() 
    my_stop_word=['もの', 'なる', 'する', 'れる', 'こと', 'できる', 'いる', 'これ'] 
    stop_word.extend(my_stop_word)
    return stop_word

⑤word2vecで学習

Word2Vecとは、文章に含まれるワードを「数値ベクトル」に変換し、その意味を把握していくという自然言語処理の手法です。
Word2Vecのモデルによって、ワード間の意味的な距離を定量的に表したり、単語同士で意味の足し算や引き算ができたりします。

sentence = [tokenize(cont)]
model = word2vec.Word2Vec(sentence, size=200, min_count=4, window=4, iter=50)

⑥類似度を計算する

most_similarによって、入力したワード（下のコードでは'経験'）に対して意味的に近いワード、およびどれほど近いかを数値で出力してくれます。
topn=10で、1位～10位までを出力してくれます。

print(model.wv.most_similar(positive=[u"経験"], topn=10))

手順①〜⑥までをまとめると

作成したプログラム

from janome.tokenizer import Tokenizer
from gensim.models import word2vec
import re
import requests


text = open("書類のパス","r") 
cont = text.read()
text.close()

cont = re.sub("[a-xA-Z0-9_]","",cont)
cont = re.sub("[!-/:-@[-`{-~]","",cont)
cont = re.sub(u'\n\n', '\n', cont)
cont = re.sub(u'\r', '', cont)

def tokenize(cont):
  t = Tokenizer()
  tokens = t.tokenize(cont) 
  word = []
  stop_word = create_stop_word()

  for token in tokens:
    part_of_speech = token.part_of_speech.split(",")[0]
    print(part_of_speech)
    if part_of_speech == "名詞":
      print('名詞：', token.surface)
      if not token.surface in stop_word:
        word.append(token.surface)        
    if part_of_speech == "動詞":
      if not token.base_form in stop_word:
        word.append(token.base_form)
    if part_of_speech == "形容詞":
      if not token.base_form in stop_word:
        word.append(token.base_form)        
    if part_of_speech == "形容動詞":        
      if not token.base_form in stop_word:
        word.append(token.base_form)
  return word

def create_stop_word():
    target_url = "http://svn.sourceforge.jp/svnroot/slothlib/CSharp/Version1/SlothLib/NLP/Filter/StopWord/word/Japanese.txt"
    r =requests.get(target_url)
    stop_word=str(r).split() 
    my_stop_word=['もの', 'なる', 'する', 'れる', 'こと', 'できる', 'いる', 'これ'] 
    stop_word.extend(my_stop_word)
    return stop_word

sentence = [tokenize(cont)]
model = word2vec.Word2Vec(sentence, size=200, min_count=4, window=4, iter=50)
print(model.wv.most_similar(positive=[u"経験"], topn=10))

プログラム実行の結果

西田幾多郎の実行結果

西田の『善の研究』第１章（1911年）において、「経験」に近い言葉上位10単語を示します。

１位：'純粋', 0.8694230318069458
２位：'主客', 0.8483998775482178
３位：'判断', 0.8320882320404053
４位：'現前', 0.8295841217041016
５位：'直接', 0.8282835483551025
６位：'事実', 0.8262712955474854
７位：'範囲', 0.8198851346969604
８位：'入れる', 0.801323652267456
９位：'別', 0.7928428649902344
10位：'超越', 0.7881696224212646

第１位の'純粋'は「純粋経験」という単語が分かれて抽出されていますので、モデルの調整が必要ですね。第２位以降を見ると、直接の事実、まさに現前するものという特徴が見られそうです。

戸坂潤の実行結果

戸坂の「哲学の現代的意義」（1966年）において、「経験」に近い言葉上位10単語を示します。

１位：'過去', 0.9673113822937012
２位：'人々', 0.9379932880401611
３位：'形態', 0.9264334440231323
４位：'ロゴス', 0.9061765670776367
５位：'かくれる', 0.8870216012001038
６位：'知能', 0.8865772485733032
７位：'趣味', 0.8761657476425171
８位：'彼', 0.8757074475288391
９位：'従う', 0.8677871227264404
10位：'意識', 0.858801007270813

「ロゴス」「知能」「意識」などからは、経験と知識や論理的思考との結びつきという特徴が見られます。

三木清の実行結果

三木の『人生論ノート』（1954年）において、「経験」に近い言葉上位10単語を示します。

１位：'新しい', 0.8461295366287231
２位：'浪漫', 0.7994835376739502
３位：'新た', 0.7598129510879517
４位：'漂泊', 0.7372455596923828
５位：'既知', 0.7275353670120239
６位：'機械', 0.7264443635940552
７位：'習慣', 0.7163444757461548
８位：'近い', 0.7129574418067932
９位：'あわただしい', 0.7056584358215332
10位：'感', 0.7038125395774841

「新しい」「新た」や「浪漫」「機械」など、経験に無関係そうなワードが抽出されています。そもそも、意味的な距離を示す数値が第１位でも0.846と低いので、特徴を捉えるには他の手法も取り入れる必要がありそうです。




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