Python 3.14で追加されたZSTDモジュールが、テキスト分類の実装方法を変えようとしている。圧縮アルゴリズムをテキスト分類に使うというアプローチは以前から研究されてきたが、標準ライブラリに高速な圧縮モジュールが組み込まれたことで、実用的な選択肢になった。

圧縮ベースのテキスト分類とは

一般的なテキスト分類では、TF-IDFやBERT系のモデルを使って文章をベクトル化し、分類器にかける手法が主流だ。一方、圧縮ベースの分類はまったく異なるアプローチを取る。

基本的な考え方はシンプルだ。テキストAとテキストBを連結して圧縮したとき、圧縮率が高ければ両者は「似ている」と判断する。これは、圧縮アルゴリズムがデータ内のパターンの重複を検出する性質を利用している。

したがって、機械学習モデルのトレーニングが不要になる。学習データと新しいテキストの圧縮距離を計算するだけで分類ができるため、セットアップが格段に簡単になる。

なぜPython 3.14のZSTDが重要なのか

Zstandard（ZSTD）は、Facebookが開発した圧縮アルゴリズムで、高い圧縮率と高速な処理を両立している。これまでもサードパーティライブラリ経由で使えたが、Python 3.14で標準ライブラリに組み込まれたことで状況が変わった。

まず、追加のインストールが不要になった。import compression.zstdだけで使える。これにより、デプロイ環境の依存関係が減り、Dockerイメージの軽量化にもつながる。

さらに、ZSTDはgzipと比較して圧縮速度が3〜5倍速く、展開速度もlz4に匹敵する。テキスト分類では大量の圧縮・展開を繰り返すため、この速度差は処理全体のパフォーマンスに直結する。

実装してみる

実際のコードは驚くほどシンプルだ。以下は、圧縮距離を使ったk近傍法（kNN）によるテキスト分類の基本的な流れになる。

import compression.zstd as zstd

def compressed_length(text: str) -> int:
    return len(zstd.compress(text.encode('utf-8')))

def ncd(x: str, y: str) -> float:
    cx = compressed_length(x)
    cy = compressed_length(y)
    cxy = compressed_length(x + y)
    return (cxy - min(cx, cy)) / max(cx, cy)

NCD（Normalized Compression Distance）を計算し、訓練データとの距離が最も近いカテゴリを割り当てる。たったこれだけで、スパム分類やセンチメント分析が動く。

性能はどの程度なのか

2023年に発表された論文「”Low-Resource” Text Classification: A Parameter-Free Classification Method with Compressors」では、圧縮ベースの分類がBERTに匹敵する精度を示すケースがあると報告されている。

もっとも、すべてのタスクでBERTを超えるわけではない。長文の分類や微妙なニュアンスの区別が必要なタスクでは、依然として大規模言語モデルに軍配が上がる。

一方で、圧縮ベースの分類が輝くのは以下のようなシナリオだ。

  • 学習データが少ない（数十〜数百件）
  • GPUが使えない環境
  • リアルタイム性より手軽さを優先したい
  • プロトタイプを素早く作りたい

つまり、「とりあえず動く分類器がほしい」という場面では、圧縮ベースのアプローチはかなり実用的だ。

従来手法との使い分け

テキスト分類の手法は、タスクの要件によって使い分けるのが現実的だ。

高精度が求められる本番環境では、ファインチューニングしたトランスフォーマーモデルが第一選択になる。一方、PoC段階や社内ツールのような軽量な用途では、ZSTDベースの分類が時間とコストを大幅に節約してくれる。

また、圧縮ベースの分類はベースラインとしても優秀だ。新しい分類タスクに取り組む際に、まずZSTDで精度を測定し、それを超えるかどうかで本格的なモデル構築の必要性を判断する、という使い方もできる。

Python 3.14のその他の注目機能

ZSTDモジュール以外にも、Python 3.14にはいくつかの改善が含まれている。パフォーマンスの最適化、型ヒントの拡張、そしてデバッグ機能の強化などが挙げられる。

特に、JITコンパイラの実験的導入は、Pythonの実行速度に対する長年の批判に応える動きとして注目されている。ZSTDモジュールと組み合わせることで、圧縮ベースのテキスト処理パイプライン全体の高速化が期待できる。

まとめ

Python 3.14のZSTDモジュールは、テキスト分類のハードルを大きく下げる可能性がある。GPUもファインチューニングも不要で、数行のコードで分類器が動く。

もちろん、すべてのタスクで最先端モデルに勝てるわけではない。しかし、「手軽さ」と「十分な精度」のバランスが求められる場面では、圧縮ベースのアプローチは検討に値する。

Python開発者なら、3.14へのアップデート後にぜひ試してみてほしい。テキスト分類の新しい選択肢として、ツールボックスに加える価値は十分にある。