BoW（Bag-of-Words）とは
BoW（Bag-of-Words）とは、自然言語処理において、テキストデータを数値ベクトルに変換する手法の一つです。
テキストを「単語の集合」として捉え、各単語の出現頻度をベクトルで表現することで、機械学習モデルに入力可能な形式に変換します。
BoWの基本的な概念
BoWでは、テキストデータから以下の手順で数値ベクトルを生成します。
- 語彙の構築: 全てのテキストデータに出現する単語を抽出し、語彙（ボキャブラリ）を作成します。
- ベクトル化: 各テキストデータに対して、語彙に含まれる各単語の出現頻度をカウントし、ベクトルで表現します。このベクトルは、語彙の単語数と同じ次元数を持ち、各要素は対応する単語の出現回数を表します。
例えば、「猫が好きです。猫はかわいい。」というテキストデータをBoWでベクトル化する場合、以下のようになります。
- 語彙: 猫、が、好き、です、は、かわいい
- ベクトル: [2, 1, 1, 1, 1, 1]
このベクトルは、「猫」が2回、「が」「好き」「です」「は」「かわいい」がそれぞれ1回出現していることを示しています。
BoWのメリットとデメリット
BoWは、テキストデータを単純な数値ベクトルに変換できるため、機械学習モデルで扱いやすいというメリットがあります。また、計算量が比較的少なく、高速に処理できるという利点もあります。
一方、BoWは、単語の出現順序や文脈を考慮しないため、テキストの意味を十分に捉えられないというデメリットがあります。また、語彙数が膨大になると、ベクトルの次元数が大きくなり、計算量が増大するという課題もあります。
BoWの活用例
BoWは、テキスト分類、情報検索、感情分析など、様々な自然言語処理タスクで活用されています。
- テキスト分類: テキストをBoWでベクトル化し、そのベクトルを特徴量として用いることで、テキストを特定のカテゴリに分類できます。
- 情報検索: 検索クエリと文書をBoWでベクトル化し、それらの類似度を計算することで、関連性の高い文書を検索できます。
- 感情分析: テキストをBoWでベクトル化し、そのベクトルを基に、テキストの感情（ポジティブ・ネガティブなど）を分析できます。
BoWの発展
BoWの課題を克服するため、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）やWord2Vecなど、より高度なテキストベクトル化手法が開発されています。
- TF-IDF: 単語の出現頻度に加え、文書集合全体における単語の希少性を考慮することで、より重要な単語に高い重みを付けます。
- Word2Vec: 単語を分散表現と呼ばれる低次元のベクトルに変換することで、単語の意味や文脈を捉えることができます。
BoWは、自然言語処理における基礎的な技術であり、テキストデータを数値化するための重要な手法です。近年では、より高度なテキストベクトル化手法が主流となっていますが、BoWは依然として広く活用されています。
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