MeCab (めかぶ)とは？日本語処理には欠かせない存在？

ChatGPTをはじめ、AIの自然言語処理はますます進化を遂げています。本来コンピュータは計算機ですが、どのようにして文章を処理しているのでしょうか。今回は、日本語処理には欠かせない存在、MeCab（めかぶ）について解説します。

MeCab（めかぶ）という可愛らしい名前ですが、コンピューターにとっては強力なツールなんです。

Mecabとは？

MeCabとは、日本語の解析ツールで、AIなどが日本語などの言語（自然言語）を機械的に処理するために用いられます。数ある日本語解析システムの中でも、精度が高いことやPythonやRなどのプログラミング言語で利用しやすいことから、エンジニアから研究者まで、幅広い利用者の間で活用されています。

ちなみに、「めかぶ」という名前は、開発者の好物であるワカメの一部である「和布蕪（めかぶ）」に由来しています。

MeCabが行う形態素解析とは？

日本語の解析には、「形態素解析」という手法が使われています。英語など多くの言語には単語間にスペースがあるため、文章から単語を抽出するのは簡単です。一方、日本語の場合は単語を区切るわかりやすい指標がありません。したがって、コンピューターが単語を抽出する難易度も高くなります。

例えば、以下の文章はどのように単語を区切ることができるでしょうか。

私は東京都に住んでいます。

日本語を使い慣れている人であれば、問題なく以下のように区切れるでしょう。

私/は/東京/都/に/住ん/で/い/ます/。

しかし、単純に区切る方法としては、「東・京都」「ひがしきょうと」など、数多くのパターンがあり、コンピューターがその判別をすることは難しいです。しかしMeCabは、膨大な日本語データベースの辞書を利用して、確率モデルによって最も確率の高い区切り方ができるようになっています。

MeCabの辞書とは？

MeCabそのものは形態素解析のシステムであるため、解析のもとになる日本語データベースが必要です。その日本語データベースのことを「辞書」と呼びます。辞書にはいくつか種類がありますが、その中でも、最新のワードなどを含むIPA辞書と、古文まで含んだ豊富な日本語辞書のUnidicの2つが主流です。

形態素解析の使い方・形態素解析を応用するには？

MeCabはいくつかのプログラミング言語に対応しており、PythonやR、Javaで利用することができます。MeCab本体と辞書をダウンロードし、ソースコードを実行することで簡単に使えます。上述の形態素解析は、Pythonで実行したものです。

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文章を形態素解析することにより、単語の頻度などを特定することができるため、様々なことに応用することができます。例えば、以下のような使われ方が一般的です。

ワードクラウド

ワードクラウドとは、文章の特徴を図で可視化する手法のひとつです。形態素解析によって分解した単語の頻度などをもとに、文章がどのような内容なのかを図示することができます。実はこの記事一番上にあるのサムネイル画像は、本記事の文中のワードクラウドになっています。

クラスタリング

文章中の単語の頻度の割合を計算することにより、文章を特徴ごとにグループ化することができます。たとえば、迷惑メールの判定などに使われているのはこの手法です。迷惑メールに含まれる単語や文章の特徴を学習させることができれば、新たに受信したメールの判別を行うことも可能になります。

Webスクレイピング・APIを利用した分析

Web上のデータの多くは文字データで構成されています。Twitterの分析などに応用すれば、自社アカウントのフォロワーがどのような商品を必要としているのか、どのような層なのかなどを、自動で分析をするためにも形態素解析は役に立ちます。

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進化を続ける自然言語処理

また新たな手法では、単語の特徴量をベクトルにする「Word2Vec」が注目されています。Word2Vecとは、単語を何次元ものベクトルに変換し、数値で表すことができる技術です。この技術の最大の特徴は、自然言語を数量的に扱うことができる点で、単語の類似度の計算はもちろん、単語を足し算したり、反対に単語を引き算することも可能です。Google検索をする際に、検索したワードに類似した単語がヒットするようにこの技術が使われてます。