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テキストの類似度計算
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Agenda ・導入 ・類似度とは ・TFIDF
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1. 類似度とは？
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What is the similarity? 【人間にとっての類似性の基準】 「意味」 「表現」 「なんとなく」
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What is the similarity? 【人間にとっての類似性の基準】 「意味」 「表現」 「なんとなく」 抽象度の高い判断
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What is the similarity? 機械で「意味」を理解することは困難
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What is the similarity? 機械で「意味」を理解することは困難 統計的・数理的判断
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What is the similarity? 機械で「意味」を理解することは困難 統計的・数理的判断 何の統計を取るの？
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2. Bag Of Words model
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Bag Of Words model "単語がつまったかばん、 つまり、文章を単語の集合とする表現のこと。"
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Bag Of Words model ・単語（形態素）とは？
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Bag Of Words model ・単語（形態素）とは？ mecabが単語と判断したものです！(ｷﾘｯ
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Bag Of Words model
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Bag Of Words model ・単語（形態素）とは？ …言語学の分野でも厳密に定義されているわけではない。
mecabが単語と判断したものです！(ｷﾘｯ …言語学の分野でも厳密に定義されているわけではない。
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Bag Of Words model ・単語（形態素）とは？ 単語をどう使うの？ …言語学の分野でも厳密に定義されているわけではない。
mecabが単語と判断したものです！(ｷﾘｯ …言語学の分野でも厳密に定義されているわけではない。 単語をどう使うの？
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3. Cosine Similarity
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Cosine Similarity cosine similarity = cos α ・単語情報を使って文書をベクトル化
・文書ベクトル同士の角度から類似度を算出 cosine similarity = cos α α°
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文書ベクトルの作り方 Cosine Similarity ・step.1 この世のあまねく単語を収集 ・step.2
抽出した単語のスコア（後述）を空間にマッピング
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文書ベクトルの例 Cosine Similarity ・step.1 この世のあまねく単語 = 2単語（「紫蘇」「破滅」） ・step.2
（みんなの大好きな）２次元空間を想定 ・step.3 対象文書から単語を抽出(「紫蘇」「紫蘇」「破滅」) ・step.4 空間U = {(紫蘇),(破滅)} ベクトルD = {2,1}
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Cosine Similarity {2,1}
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Cosine Similarity {2,1} 単語のスコアって、頻度だけ？
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4. TF*IDF
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TF*IDF "索引語の重み付け方法のひとつ。 ・TF(Term Frequency)は文書dに置ける検索語tの頻度
・IDF(Inverted Document Frequency)は索引語が現れる相対文書頻度の逆数の対数"
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TF*IDF TFの考え方： 一文書内にたくさん出てきた単語は重要 IDFの考え方： たくさんの文書に多く共通している単語は非重要
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TF*IDF IDFの計算例 紫蘇：2 紫蘇：0 紫蘇：0 紫蘇：3 破滅：0 破滅：2 破滅：1 破滅：10
「紫蘇」のIDF : log10(4 / 2) + 1 「破滅」のIDF : log10(4 / 3) + 1
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6. Essence
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Essence ・機械は意味を読み取れないので・・・ ・類似度を判定するために・・・ ・ベクトルの要素の重みを決めるために・・・
単語を使って統計的に類似度を判定 ・類似度を判定するために・・・ ベクトルモデルからコサイン類似度を算出 ・ベクトルの要素の重みを決めるために・・・ TF*IDFという指標を使用 ・それらを使って・・・ 入力と類似した増田の記事を検索してみた ・全体的に・・・ 今回用いたのは例のひとつ。他にも様々な手法がある
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