bagOfWords

bag-of-words モデル

説明

bag-of-words モデル (用語頻度カウンターとも呼ばれる) は、コレクションの各文書内で単語が出現する回数を記録します。

bagOfWords は、テキストを単語に分割しません。トークン化された文書の配列を作成するには、tokenizedDocument を参照してください。

作成

構文

bag = bagOfWords

bag = bagOfWords(documents)

bag = bagOfWords(uniqueWords,counts)

説明

bag = bagOfWords は、空の bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords(documents) は、documents に出現する単語をカウントし、bag-of-words モデルを返します。

bag = bagOfWords(uniqueWords,counts) は、uniqueWords 内の単語と counts 内の対応する頻度カウントを使用して、bag-of-words モデルを作成します。

入力引数

documents — 入力文書

tokenizedDocument 配列 | string 配列 | 文字ベクトルの cell 配列

入力文書。tokenizedDocument 配列、単語の string 配列、または文字ベクトルの cell 配列として指定します。documents は、tokenizedDocument 配列でない場合、各要素が単語である単一の文書を表す行ベクトルでなければなりません。複数の文書を指定するには、tokenizedDocument 配列を使用します。

uniqueWords — 一意の単語リスト

string ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列

一意の単語リスト。string ベクトルまたは文字ベクトルの cell 配列として指定します。uniqueWords に <missing> が含まれている場合、関数は欠損値を無視します。uniqueWords のサイズは 1 行 V 列でなければなりません。ここで、V は counts の列数です。

例: ["an" "example" "list"]

データ型: string | cell

counts — 単語の頻度カウント

非負の整数の行列

uniqueWords に対応する単語の頻度カウント。非負の整数の行列として指定します。値 counts(i,j) は、単語 uniqueWords(j) が i 番目の文書に出現する回数に対応します。

counts には numel(uniqueWords) 個の列がなければなりません。

プロパティ

Counts — 文書ごとの単語カウント

スパース行列

文書ごとの単語カウント。スパース行列として指定します。

NumDocuments — 可視にする文書の数

非負の整数

可視にする文書の数。非負の整数として指定します。

NumWords — モデル内の一意の単語の数

非負の整数

モデル内の一意の単語の数。非負の整数として指定します。

Vocabulary — モデル内の一意の単語

string ベクトル

モデル内の一意の単語。string ベクトルとして指定します。

データ型: string

オブジェクト関数

encode	Encode documents as matrix of word or n-gram counts
tfidf	単語頻度-逆文書頻度 (tf-idf) 行列
topkwords	Most important words in bag-of-words model or LDA topic
addDocument	Add documents to bag-of-words or bag-of-n-grams model
removeDocument	Remove documents from bag-of-words or bag-of-n-grams model
removeEmptyDocuments	Remove empty documents from tokenized document array, bag-of-words model, or bag-of-n-grams model
removeWords	文書または bag-of-words モデルからの選択単語の削除
removeInfrequentWords	bag-of-words モデルからカウント数の少ない単語を削除する
join	Combine multiple bag-of-words or bag-of-n-grams models
wordcloud	Create word cloud chart from text, bag-of-words model, bag-of-n-grams model, or LDA model

例

bag-of-words モデルの作成

サンプル データを読み込みます。ファイル sonnetsPreprocessed.txt には、シェイクスピアのソネット集の前処理されたバージョンが格納されています。ファイルには、1 行に 1 つのソネットが含まれ、単語がスペースで区切られています。sonnetsPreprocessed.txt からテキストを抽出し、テキストを改行文字で文書に分割した後、文書をトークン化します。

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

bagOfWords を使用して bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords(documents)

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 3092
          Counts: [154×3092 double]
      Vocabulary: ["fairest"    "creatures"    "desire"    "increase"    "thereby"    "beautys"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "riper"    "time"    "decease"    "tender"    "heir"    "bear"    "memory"    "thou"    …    ] (1×3092 string)
    NumDocuments: 154

上位 10 語とその合計カウントを表示します。

tbl = topkwords(bag,10)

tbl=10×2 table
     Word      Count
    _______    _____

    "thy"       281 
    "thou"      234 
    "love"      162 
    "thee"      161 
    "doth"       88 
    "mine"       63 
    "shall"      59 
    "eyes"       56 
    "sweet"      55 
    "time"       53 

一意の単語およびカウントからの bag-of-words モデルの作成

一意の単語の string 配列および単語カウントの行列を使用して、bag-of-words モデルを作成します。

uniqueWords = ["a" "an" "another" "example" "final" "sentence" "third"];
counts = [ ...
    1 2 0 1 0 1 0;
    0 0 3 1 0 4 0;
    1 0 0 5 0 3 1;
    1 0 0 1 7 0 0];
bag = bagOfWords(uniqueWords,counts)

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 7
          Counts: [4×7 double]
      Vocabulary: ["a"    "an"    "another"    "example"    "final"    "sentence"    "third"]
    NumDocuments: 4

ファイル データストアを使用した複数ファイルからのテキストのインポート

テキスト データが 1 つのフォルダー内の複数のファイルに含まれている場合、ファイル データストアを使用してテキスト データを MATLAB にインポートできます。

この例のソネット テキスト ファイル用のファイル データストアを作成します。例のソネット集のファイル名は "exampleSonnetN.txt" です。ここで、N はソネットの番号です。読み取り関数を extractFileText に指定します。

readFcn = @extractFileText;
fds = fileDatastore('exampleSonnet*.txt','ReadFcn',readFcn);

空の bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 0
          Counts: []
      Vocabulary: [1×0 string]
    NumDocuments: 0

データストア内のファイルをループ処理して、各ファイルを読み取ります。各ファイルのテキストをトークン化し、文書を bag に追加します。

while hasdata(fds)
    str = read(fds);
    document = tokenizedDocument(str);
    bag = addDocument(bag,document);
end

更新された bag-of-words モデルを表示します。

bag

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 276
          Counts: [4×276 double]
      Vocabulary: ["From"    "fairest"    "creatures"    "we"    "desire"    "increase"    ","    "That"    "thereby"    "beauty's"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "But"    "as"    "the"    "riper"    "should"    "by"    …    ] (1×276 string)
    NumDocuments: 4

bag-of-words モデルからのストップ ワードの削除

removeWords にストップ ワードのリストを入力して、bag-of-words モデルからストップ ワードを削除します。ストップ ワードは、"a"、"the"、"in" などの単語で、解析前にテキストから削除されるのが一般的です。

documents = tokenizedDocument([
    "an example of a short sentence" 
    "a second short sentence"]);
bag = bagOfWords(documents);
newBag = removeWords(bag,stopWords)

newBag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 4
          Counts: [2×4 double]
      Vocabulary: ["example"    "short"    "sentence"    "second"]
    NumDocuments: 2

bag-of-words モデルの最頻出単語

bag-of-words モデルの最頻出単語の table を作成します。

サンプル データを読み込みます。ファイル sonnetsPreprocessed.txt には、シェイクスピアのソネット集の前処理されたバージョンが格納されています。ファイルには、1 行に 1 つのソネットが含まれ、単語がスペースで区切られています。sonnetsPreprocessed.txt からテキストを抽出し、テキストを改行文字で文書に分割した後、文書をトークン化します。

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

bagOfWords を使用して bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords(documents) 

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 3092
          Counts: [154×3092 double]
      Vocabulary: ["fairest"    "creatures"    "desire"    "increase"    "thereby"    "beautys"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "riper"    "time"    "decease"    "tender"    "heir"    "bear"    "memory"    "thou"    …    ] (1×3092 string)
    NumDocuments: 154

上位 5 つの単語を見つけます。

T = topkwords(bag);

モデル内の上位 20 語を見つけます。

k = 20;
T = topkwords(bag,k)

T=20×2 table
      Word      Count
    ________    _____

    "thy"        281 
    "thou"       234 
    "love"       162 
    "thee"       161 
    "doth"        88 
    "mine"        63 
    "shall"       59 
    "eyes"        56 
    "sweet"       55 
    "time"        53 
    "beauty"      52 
    "nor"         52 
    "art"         51 
    "yet"         51 
    "o"           50 
    "heart"       50 
      ⋮

tf-idf 行列の作成

bag-of-words モデルから単語頻度-逆文書頻度 (tf-idf) 行列を作成します。

サンプル データを読み込みます。ファイル sonnetsPreprocessed.txt には、シェイクスピアのソネット集の前処理されたバージョンが格納されています。ファイルには、1 行に 1 つのソネットが含まれ、単語がスペースで区切られています。sonnetsPreprocessed.txt からテキストを抽出し、テキストを改行文字で文書に分割した後、文書をトークン化します。

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

bagOfWords を使用して bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords(documents)

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 3092
          Counts: [154×3092 double]
      Vocabulary: ["fairest"    "creatures"    "desire"    "increase"    "thereby"    "beautys"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "riper"    "time"    "decease"    "tender"    "heir"    "bear"    "memory"    "thou"    …    ] (1×3092 string)
    NumDocuments: 154

tf-idf 行列を作成します。最初の 10 個の行と列を表示します。

M = tfidf(bag);
full(M(1:10,1:10))

ans = 10×10

    3.6507    4.3438    2.7344    3.6507    4.3438    2.2644    3.2452    3.8918    2.4720    2.5520
         0         0         0         0         0    4.5287         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0    2.5520
         0         0         0         0         0    2.2644         0         0         0         0
         0         0         0         0         0    2.2644         0         0         0         0
         0         0         0         0         0    2.2644         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0         0         0         0         0         0
         0         0         0         0         0    2.2644         0         0         0    2.5520
         0         0    2.7344         0         0         0         0         0         0         0

bag-of-words モデルからのワード クラウドの作成

サンプル データを読み込みます。ファイル sonnetsPreprocessed.txt には、シェイクスピアのソネット集の前処理されたバージョンが格納されています。ファイルには、1 行に 1 つのソネットが含まれ、単語がスペースで区切られています。sonnetsPreprocessed.txt からテキストを抽出し、テキストを改行文字で文書に分割した後、文書をトークン化します。

filename = "sonnetsPreprocessed.txt";
str = extractFileText(filename);
textData = split(str,newline);
documents = tokenizedDocument(textData);

bagOfWords を使用して bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords(documents)

bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [154×3092 double]
      Vocabulary: ["fairest"    "creatures"    "desire"    "increase"    "thereby"    "beautys"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "riper"    "time"    "decease"    "tender"    "heir"    "bear"    "memory"    "thou"    "contracted"    …    ]
        NumWords: 3092
    NumDocuments: 154

ワード クラウドを使用して bag-of-words モデルを可視化します。

figure
wordcloud(bag);

bag-of-words モデルの並列作成

テキスト データが 1 つのフォルダー内の複数のファイルに含まれている場合、テキスト データをインポートし、parfor を使用して bag-of-words モデルを並列で作成できます。Parallel Computing Toolbox™ がインストールされている場合、parfor ループは並列実行されます。それ以外の場合は、逐次実行されます。join を使用して、bag-of-words モデルの配列を 1 つのモデルに結合します。

ファイル名のリストを作成します。例のソネット集のファイル名は "exampleSonnetN.txt" です。ここで、N はソネットの番号です。

filenames = [
    "exampleSonnet1.txt"
    "exampleSonnet2.txt"
    "exampleSonnet3.txt"
    "exampleSonnet4.txt"];

ファイルのコレクションから bag-of-words モデルを作成します。空の bag-of-words モデルを初期化し、ファイルをループ処理して各ファイルの bag-of-words モデルを作成します。

bag = bagOfWords;

numFiles = numel(filenames);
parfor i = 1:numFiles
    filename = filenames(i);
    
    textData = extractFileText(filename);
    document = tokenizedDocument(textData);
    bag(i) = bagOfWords(document);
end

join を使用して bag-of-words モデルを結合します。

bag = join(bag)

bag = 
  bagOfWords with properties:

        NumWords: 276
          Counts: [4×276 double]
      Vocabulary: ["From"    "fairest"    "creatures"    "we"    "desire"    "increase"    ","    "That"    "thereby"    "beauty's"    "rose"    "might"    "never"    "die"    "But"    "as"    "the"    "riper"    "should"    "by"    …    ] (1×276 string)
    NumDocuments: 4

ヒント

• ホールド アウトされたテスト セットを作業に使用する場合は、bagOfWords を使用する前にテキスト データを分割します。そうしないと、bag-of-words モデルによって解析に偏りが生じる可能性があります。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

bagOfNgrams | addDocument | removeDocument | removeInfrequentWords | removeWords | removeEmptyDocuments | topkwords | encode | tfidf | tokenizedDocument

トピック

• 解析用のテキスト データの準備
• 分類用の単純なテキスト モデルの作成
• トピック モデルを使用したテキスト データの解析
• マルチワード フレーズを使用したテキスト データの解析
• ワード クラウドを使用したテキスト データの可視化
• 深層学習を使用したテキスト データの分類