コンテキストベクトルの起源
コンテキスト ベクトルの概念は、単語埋め込みとも呼ばれ、コンピューターと人間の言語の相互作用を扱う人工知能の分野である自然言語処理 (NLP) の分野から生まれました。
コンテキスト ベクトルの基礎は、1980 年代後半から 1990 年代前半にかけて、ニューラル ネットワーク言語モデルの開発によって築かれました。しかし、この概念が本格的に普及したのは、2013 年に Google の研究者が Word2Vec アルゴリズムを導入してからでした。Word2Vec は、多くの言語パターンを捉える高品質のコンテキスト ベクトルを生成するための効率的で効果的な方法を提示しました。それ以来、GloVe や FastText などのより高度なコンテキスト ベクトル モデルが開発され、コンテキスト ベクトルの使用は現代の NLP システムの標準となっています。
コンテキストベクトルのデコード
コンテキスト ベクトルは、意味が似ている単語に同様の表現を持たせることができる単語表現の一種です。これはテキストの分散表現であり、難しい NLP 問題に対するディープラーニング手法の優れたパフォーマンスの鍵となるブレークスルーの 1 つと言えるでしょう。
これらのベクトルは、単語が出現するテキスト ドキュメントからコンテキストを取得します。各単語は高次元空間 (多くの場合、数百次元) のベクトルで表され、単語間の意味関係がベクトルで取得されます。意味的に類似する単語はこの空間内で近くにあり、類似しない単語は離れています。
コンテキストベクトルの仕組み
コンテキスト ベクトルは、浅いニューラル ネットワーク モデルを「偽の」NLP タスクでトレーニングすることによって機能します。その実際の目的は、隠れ層の重みを学習することです。これらの重みが、私たちが求める単語ベクトルです。
たとえば、Word2Vec では、周囲の文脈が与えられた場合に単語を予測するモデル (Continuous Bag of Words、または CBOW) をトレーニングしたり、ターゲット単語が与えられた場合に周囲の単語を予測するモデル (Skip-gram) をトレーニングしたりできます。数十億の単語でトレーニングした後、ニューラル ネットワークの重みを単語ベクトルとして使用できます。
コンテキストベクトルの主な特徴
- 意味的類似性: コンテキスト ベクトルは、単語とフレーズ間の意味の類似性を効果的に捉えます。意味が近い単語は、ベクトル空間内で近いベクトルによって表されます。
- 微妙な意味関係: コンテキスト ベクトルは、類推関係 (例: 「王」と「女王」の関係、「男」と「女性」の関係) などのより微妙な意味関係を捉えることができます。
- 次元削減: 関連する言語情報の多くを維持しながら、大幅な次元削減（つまり、より少ない次元で単語を表すこと）が可能になります。
コンテキストベクトルの種類
コンテキスト ベクトルにはいくつかの種類がありますが、最も一般的なものは次のとおりです。
- ワード2ベクトル: Google によって開発され、CBOW モデルと Skip-gram モデルが含まれます。Word2Vec ベクトルは、意味と構文の両方の意味を捉えることができます。
- GloVe (単語表現のためのグローバルベクトル)スタンフォード大学によって開発された GloVe は、明示的な単語コンテキスト出現行列を構築し、それを因数分解して単語ベクトルを生成します。
- ファストテキスト: Facebook によって開発されたこの技術は、サブワード情報を考慮して Word2Vec を拡張したもので、形態論的に豊富な言語や語彙にない単語の処理に特に役立ちます。
| モデル | CBOW | スキップグラム | サブワード情報 |
|---|---|---|---|
| ワード2ベクトル | はい | はい | いいえ |
| グローブ | はい | いいえ | いいえ |
| ファストテキスト | はい | はい | はい |
コンテキストベクトルの応用、課題、解決策
コンテキスト ベクトルは、感情分析、テキスト分類、固有表現認識、機械翻訳など、さまざまな NLP タスクに応用されています。コンテキスト ベクトルは、自然言語を理解するために不可欠なコンテキストと意味の類似性を捉えるのに役立ちます。
ただし、コンテキスト ベクトルには課題がないわけではありません。 1 つの問題は、語彙にない単語の処理です。 Word2Vec や GloVe などの一部のコンテキスト ベクトル モデルでは、語彙にない単語のベクトルが提供されません。 FastText は、サブワード情報を考慮することでこの問題に対処します。
さらに、コンテキスト ベクトルは、大規模なテキスト コーパスでトレーニングするために、かなりの計算リソースを必要とします。この問題を回避するために、事前トレーニング済みのコンテキスト ベクトルがよく使用され、必要に応じて特定のタスクに合わせて微調整できます。
類似の用語との比較
| 学期 | 説明 | コンテキストベクトルの比較 |
|---|---|---|
| ワンホットエンコーディング | 語彙内の各単語をバイナリ ベクトルとして表します。 | コンテキスト ベクトルは密度が高く、意味的な関係を捉えます。 |
| TF-IDF ベクトル | 文書頻度と逆文書頻度に基づいて単語を表します。 | コンテキスト ベクトルは、頻度だけでなく意味関係も捉えます。 |
| 事前学習済み言語モデル | 大規模なテキスト コーパスでトレーニングされ、特定のタスクに合わせて微調整されたモデル。例: BERT、GPT。 | これらのモデルは、アーキテクチャの一部としてコンテキスト ベクトルを使用します。 |
コンテキストベクトルの将来展望
コンテキスト ベクトルの将来は、NLP と機械学習の進化と密接に絡み合っていると考えられます。BERT や GPT などのトランスフォーマー ベースのモデルの最近の進歩により、コンテキスト ベクトルは、ローカル コンテキストだけでなく、文のコンテキスト全体に基づいて動的に生成されるようになりました。これらの手法がさらに改良され、静的コンテキスト ベクトルと動的コンテキスト ベクトルが融合されて、より堅牢でニュアンスに富んだ言語理解が可能になることが期待されます。
コンテキストベクターとプロキシサーバー
一見異なるように見えますが、コンテキスト ベクトルとプロキシ サーバーは実際には交差することがあります。たとえば、Web スクレイピングの分野では、プロキシ サーバーを使用すると、より効率的で匿名のデータ収集が可能になります。収集されたテキスト データは、コンテキスト ベクトル モデルのトレーニングに使用できます。したがって、プロキシ サーバーは、大規模なテキスト コーパスの収集を容易にすることで、コンテキスト ベクトルの作成と使用を間接的にサポートできます。
