【G検定対策】自然言語処理の覚え方！「古典的テキスト表現覚えうた」BoW・TF-IDF・n-gramをリズムで暗記

G検定対策 古典的テキスト表現覚えうた アイキャッチ画像。「BoW・TF-IDF・n-gramをリズムで暗記！」というキャッチコピーと共に、本、音符、AIのネットワーク図のイラストが描かれている。 AI
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はじめに

G検定（ジェネラリスト検定）の学習で、多くの人が苦戦するのが「自然言語処理」の分野です。
特に、テキストをデータ化する「カウントベース」の手法であるBoW、TF-IDF、n-gramは、定義や違いが紛らわしく、試験でよく問われるポイントです。
そこで、これらの重要な定義や特徴をリズムに乗せて一度に覚えられる楽曲を作成しました。
数式や難しい説明の前に、まずは「歌」でキーワードとイメージを掴んで、試験の得点源にしましょう。

AIを活用した楽曲制作

今回の楽曲制作は、全てAIツールを活用して行いました。
歌詞の作成には生成AIの「Gemini」を使用し、試験の出題傾向に基づいた正確な定義を抽出しています。
そして、作曲にはAI音楽生成ツールの「Suno AI」を使用しました。
勉強の合間に聴いても眠くならないよう、疾走感のあるリズミカルな曲に仕上げています。

タイトル・歌詞の紹介

曲のタイトル

古典的テキスト表現覚えうた

歌詞

BoWは Bag-of-Words　袋だから語順無視ただの回数
TF-IDFは重要な特徴語　n-gramは語順を少し考慮
Bag-of-Wordsは単語の出現回数のみ　語順や文脈を無視してベクトル化
次元数はユニークな語彙数　文脈無視しベクトルがスパース
TFはその文書での頻度　IDFは全体でのレア度 逆数
TF-IDFは掛け合わせた値　ここだけ多い 重要な特徴語
n-gramは隣り合うn個　局所的な語順を考慮
バイグラムは2 トライグラムは3　語彙が爆発 スパースになりすぎる
Bag-of-Wordsは語順無視で回数のみ　TFは頻度 IDFはレア度
TF-IDFは重要な特徴語　n-gramは隣り合うn個で語順を考慮

楽曲の視聴

以下のリンクから楽曲を視聴できます。
試験直前の復習や、移動中の聞き流し学習にご活用ください。

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Suno AI

古典的テキスト表現覚えうた（Suno AI）

歌詞の解説

歌詞に登場する専門用語について、試験で問われるポイントに絞って解説します。
歌詞のフレーズが、具体的にどういう処理を指しているのか確認しましょう。

1. BoW (Bag-of-Words)

BoWは Bag-of-Words　袋だから語順無視 ただの回数

【基本イメージ】
BoWは、文章をバラバラにして「単語の袋」に入れるイメージです。
袋の中でシャッフルされるため、「語順」や「文脈」の情報は完全に無視されます。
例えば、「犬 が 人 を 噛む」と「人 が 犬 を 噛む」は、意味は正反対ですが、含まれる単語と回数は同じなので、BoWでは同じベクトル（データ）になってしまいます。

【「スパース」とは？】

文脈無視し ベクトルがスパース

ここで注意したいのは、「文脈無視」と「スパース」は、BoWが持つ別々の欠点だという点です。

  • 文脈無視
    上記の通り、語順が考慮されないこと。
  • スパース（疎）
    ベクトルの要素のほとんどが「0」になってしまうこと。

BoWのベクトルの長さ（次元数）は、「全文書に登場するユニークな単語の数（語彙数）」と同じになります。
辞書にある単語が数万個あっても、1つの文章に使われる単語はそのごく一部です。
そのため、データのほとんどが「0」ばかりのスカスカな状態（スパース）になり、計算効率が悪くなるのが欠点です。

2. TF-IDF

TFはその文書での頻度　IDFは全体でのレア度 逆数　ここだけ多い重要な特徴語

TF-IDFは、単語の出現回数（TF）に対して、その単語の「レア度（IDF）」で重み付けをする手法です。

TF (Term Frequency): 「その文書」での頻度

「その文書内でたくさん出てくる単語は重要だ」という考え方です。
しかし、これだけだと「の」「は」「です」といった、どの文章にも出るありふれた単語の点数が高くなってしまいます。

IDF (Inverse Document Frequency): 「全体」でのレア度

そこで、「いろんな文書に登場するありふれた単語」にはペナルティを与えます。
「全文書の中で、その単語が登場する割合」の逆数をとるため、「めったに出てこない単語（レアな単語）」ほどIDF値が高くなります。

\(\text{TF-IDF} = \text{TF（その文書での多さ）} \times \text{IDF（全体での珍しさ）}\)


結果として、「他の文書にはあまり出ないが（IDF高）、この記事には頻繁に出ている（TF高）」単語（＝その文書の特徴語）のスコアが大きくなります。

3. n-gram

n-gramは隣り合うn個　局所的な 語順を考慮

BoWで失われた「語順」を少しだけ取り戻す手法です。
単語を1つずつバラバラにするのではなく、隣り合う \(n\) 個をセットにして扱います。

  • バイグラム (Bigram, \(n=2\))
    2個ひとまとめ例：「私はAIです」 → 「私は」「はAI」「AIです」
  • トライグラム (Trigram, \(n=3\))
    3個ひとまとめ例：「私はAIです」 → 「私はAI」「はAIです」

【欠点：語彙の爆発】

語彙が爆発 スパースになりすぎる

「語順」を考慮できるのはメリットですが、単語の組み合わせパターンを作ることになるため、語彙の種類（次元数）がネズミ算式に増えてしまいます。
これを「次元の呪い」や「組合せ爆発」と呼びます。
結果として、BoW以上にデータがスカスカ（スパース）になりやすいという欠点があります。

楽曲に込めたメッセージ

この曲は、単調になりがちな暗記作業に、リズムという刺激を与えるために作成しました。
試験中、迷った時に「袋だから語順無視」「IDFはレア度」といったフレーズが脳内で再生されれば、正解を選べるはずです。
歌詞はあえて「～を覚えよう」といった余計な言葉を削ぎ落とし、定義そのものだけで構成しました。

まとめ

今回は、G検定対策のためのAI生成ソング「古典的テキスト表現覚えうた」を紹介しました。
自然言語処理の基礎であるこれらの手法は、試験だけでなく実務でも基本となる知識です。
ぜひ繰り返し聴いて、楽しみながら知識を定着させてください。
皆さんの合格を心より応援しています。

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