Data Driven Knowledgebase

近年、ChatGPTのようなLLM（Large Language Models : 大規模言語モデル）の登場により、NLP（Natural Language Processing : 自然言語処理）分野の注目が高まっています。この記事では、NLPの中核的な概念である「Embedding : 埋め込み表現」に焦点を当て、Embeddingとその応用について詳しく説明します。

Embedding（埋め込み表現）は、自然言語処理や機械学習の分野で非常に重要な概念です。これは、テキストや単語などの言語データを数値ベクトルに変換する方法のことを指します。コンピュータは、テキストを理解する際に数値データを扱いやすいため、テキストデータを数値ベクトルに変換します。

具体的には、テキストデータ中の単語や文を、高次元の数値ベクトルに変換し、この数値ベクトルの各次元は、言語データの異なる側面や特性を表現します。

単語の埋め込み表現を使えば、意味的な類似性や関連性を計算しやすくなり、機械学習モデルがテキストデータを理解しやすくなります。

Embeddingの主な目的は、意味的な表現（単語やトークンを高次元の数値ベクトルに変換）、次元削減（高次元のデータを低次元に圧縮）、特徴量エンジニアリング（データの特性を数値ベクトルに変換）、および機械学習モデルの入力としての適用です。有名なEmbeddingモデルには、Word2Vec、GloVe、FastText、BERTなどがあります。

Embeddingは、自然言語処理の多くのタスクで必要不可欠です。数値ベクトルに変換することで、テキスト間の意味的な類似性を定量化し、複雑な言語パターンを機械学習モデルが理解できるようにします。

以下にEmbeddingの活用されている例を紹介します。

・意味的な関連性の抽出：

単語や文の埋め込み表現を使用することで、意味的な関連性や類似性を計算できます。これにより、情報検索、文章分類、クラスタリングなどのタスクが向上します。

・機械学習モデルの学習：

テキストデータを数値ベクトルに変換することで、機械学習モデルがテキストデータを処理できるようになります。これにより、テキスト分類、感情分析、機械翻訳などのタスクが実行可能になります。

・テキスト生成：

生成AI（例：ChatGPT）のようなモデルは、埋め込み表現を使用してテキストを生成します。埋め込み表現は、生成されるテキストの品質や一貫性に影響を与えます。

・タスク転移：

事前学習済みの埋め込み表現を使用することで、異なる自然言語処理タスクでモデルを効果的に転移学習させることができます。

ベクトル化とEmbeddingはどちらもテキストを数値データに変換する重要な技術ですが、そのアプローチには大きな違いがあります。

ベクトル化（Vectorization）

・基本的な変換 :

テキストを数値ベクトルに直接変換します。例えば、One-hotエンコーディングやTF-IDFがあります。

・文脈非考慮 :

各単語を独立したエンティティとして扱い、文脈や単語間の関係は考慮されません。

Embedding（埋め込み表現）

・意味的特性の捉え方：

テキストデータを意味的な情報を含む低次元の密なベクトルに変換します。

・文脈の考慮：

Word2Vec、GloVe、BERTなどの技術を使用し、単語の使用文脈や周囲の単語との関係を考慮してベクトルを生成します。これにより、同一単語でも文脈に応じて異なるベクトルを持つことができます。

・意味的類似性の反映：

意味的に類似した単語や文はベクトル空間内で互いに近い位置にマッピングされ、テキストの深い意味的な分析を可能にします。

・効率的な次元：

高次元のスパースな表現から脱却し、計算効率とモデルの性能を向上させる低次元で密なベクトルを提供します。

このように、ベクトル化はテキストを単純な数値表現に変換するのに対し、Embeddingはテキストの意味的な特性を考慮した高度な数値表現が可能です。Embeddingは文脈を考慮し、意味的類似性を捉え、効率的な次元でテキストデータを表現するため、NLPタスクの性能向上に貢献します。

Embedding（埋め込み表現）は、自然言語処理の鍵となる概念であり、テキストデータを数値ベクトルに変換するための重要な手法です。これにより、意味的な関連性の抽出、機械学習モデルの学習、テキスト生成、タスク転移など、多くの自然言語処理タスクが向上します。次回は、これらのEmbeddingによる意味的表現の生成と、コサイン類似性などの手法を用いた類似性の評価方法について説明します。