この記事のポイント
BERTは文脈の両側を考慮した双方向の言語表現を学習することで、より精緻な言語理解を実現します。- 検索エンジンやチャットボットなど、さまざまな分野で応用されています。
- Bertの具体的な導入方法としては、HuggingFaceのtransformersライブラリを利用するのが一般的です。
- 将来の課題としては、より効率的な事前学習方法や、複数の文脈を処理するモデルの開発が挙げられます。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
BERTは、Googleが開発した革新的な自然言語処理技術であり、文脈の両側を考慮した双方向の言語表現を学習することで、より精緻な言語理解を実現しています。
この技術は、検索エンジンやチャットボットなど、さまざまな分野で応用され、大きな成果を上げています。
この記事では、BERTの基本的な仕組みや特徴について、初心者にもわかりやすく解説します。また、HuggingFaceのtransformersライブラリを利用したBERTの具体的な導入方法や、より効率的な事前学習方法、複数の文脈を処理するモデルの開発など、将来の課題についても掘り下げていきます。
BERTがもたらした自然言語処理の革命と、その応用可能性について理解を深めることで、読者の皆様が自然言語処理の最新動向を把握し、効果的に活用できるようになることを目指します。
目次
BERTとは？
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、文脈を活用してテキスト中の曖昧な言語を理解するために設計された、オープンソースの自然言語処理フレームワークです。
ウィキペディアのデータで事前学習されており、質問応答のデータセットで微調整が可能です。
BERTの特徴は、テキストを双方向に読み取り、左から右、右から左の両方のコンテキストを同時に捉えることです。
この機能は、入力要素と出力要素間の重み付けを動的に計算するディープラーニングモデルである、Transformerによって実現されています。
BERTは、その双方向アプローチにより、マスク言語モデリング（MLM）や次文予測（NSP）などのタスクに優れています。その汎用性と性能により、BERTは幅広いNLPアプリケーションのための強力なツールとなっています。
参考:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
BERTの仕組み
BERTのTransformerは、3つの主要モジュールで構成されています。
埋め込み（Embedding)
このモジュールは、単語またはサブワードを表すトークンのインデックスを、トークンの意味を捉えるための高次元のベクトルに変換します。
埋め込みベクトルは、トークンの意味的・文法的な情報を保持します。
Encoderのスタック
BERTは、埋め込みベクトルの系列に対して変換を実行するEncoderを複数積み重ねたTransformerアーキテクチャを利用します。
これらのEncoderは、自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を用いて、トークン間の文脈的関係を捉え、文脈を考慮した表現を生成します。
出力層（Output Layer）
事前学習段階では、Encoderのスタックから出力された表現ベクトルを利用して、マスク言語モデル（MLM）や次文予測（NSP）などのタスクを解くための出力層が用いられます。
ファインチューニングや推論の段階では、タスクに応じた出力層が使用されます。
また、BERTの事前学習には、大規模なテキストコーパスが用いられ、MLMとNSPの2つのタスクが同時に学習されます。
事前学習されたBERTモデルは、様々な下流のNLPタスクにファインチューニングすることで、高い性能を発揮します。
Transformer
Transformer は、自然言語処理（NLP）タスクに革命をもたらす深層学習アーキテクチャの一種です。
連続的な処理に依存し、長距離の依存関係に苦戦する従来のモデルとは異なり、Transformerは連続的の構成要素間の関係や文脈を捉えることに優れています。
Transformer の核となるのは自己注意メカニズムであり、これによってモデルは各入力トークンの重要度を他のトークンとの相対的な関係で判断し、入力文章全体の文脈的な関係を捉えることができます。
この機能により、トランスフォーマは機械翻訳、感情分析、テキスト生成などのタスクをより効果的に処理することができます。
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Transformerのイメージ
Attentionメカニズム
Attentionメカニズムは、BERTが単語間の関係性を理解するために重要な役割を果たします。
BERTでは、各トークンが他のトークンとの関連性を計算することで、文脈的関係と依存関係を捉えることができます。
BERTは複数の層で構成され、各層には自己注意機構と全結合層が含まれています。この構造により、BERTは入力文章内のトークン間の関係性を反復的に学習し、文脈を考慮した表現を獲得します。
各層には複数の注意ヘッドがあり、それぞれが入力文章の異なる側面に着目します。このマルチヘッドAttentionメカニズムにより、BERTは文章内のさまざまな構文的・意味的な関係性を捉えることができます。
Attentionメカニズムは、BERTが自然言語を深く理解し、高度なNLPタスクで優れた性能を発揮するための鍵となっています。
Masked Language Model
マスクされた言語モデリングは、自然言語処理タスクで利用される手法であり、一連の文章内で隠されたトークンをモデルが予測する手法です。
要するに、マスクされたトークンの左右のトークンにアクセスできるようになります。
これにより、モデルはシーケンス内の単語間の文脈的な関係を把握することができます。BERTは、このマスクされた言語モデルの典型的な例です。
入力文章内のマスクされたトークンを予測することによって、大規模な文章データのコーパス上で事前学習を行います。
これにより、BERTは文章内の単語やサブワードの豊富な文脈表現を学習し、文章分類や名前付きエンティティ認識、センチメント分析などの特定の下流タスクに微調整することができます。
Next Sentence Prediction
Next Sentence Prediction は、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を訓練するタスクで、与えられた文のペアがテキスト内で論理的に続いているかどうかを予測します。
NSPタスクでは、2つの入力文を「文章A」と「文章B」と呼び、モデルに「文章B」が「文章A」に直接続くかどうかを判断させます。
例えば、次のような文章があるとします
- 「太陽は巨大なガスの球である。その直径は1,392,000kmである。」
- 「バガヴァッド・ギーターはヒンズー教の聖典である。マハーバーラタの一部である。」
この例では、「文章B」は「文章A」と関連しており、論理的な継続を示しています。
BERTは、文脈の関連性に基づいて、このようなペアを「isnextsentence」または「notnextsentence」として分類するように訓練されています。
Next Sentence Prediction のためにBERTモデルを微調整する方法には、MNLI、QQP、QNLI、SWAG、SST-2、CoLAなど、様々な手法があります。
これらの手法によって、BERTは文の関係を効果的に学習し、テキスト内の論理的な一貫性を予測することができます。
BERTの活用事例
BERTは、テキストの文脈を理解し、自然言語処理（NLP）タスクに意味のある表現を提供する能力により、さまざまな領域で数多くの用途が見つかっています。
BERTの主な応用例には、テキスト分類、名前付き固有表現認識（NER）、質問応答などがあります。
検索エンジンでの利用
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）が検索エンジンに統合されることで、ユーザーの入力をより理解し、関連性の高い検索結果を提供することができるようになりました。
BERTによって、検索エンジンは人間の言語のニュアンスをより良く理解できるようになります。特に複雑な入力や会話形式の入力において、BERTは入力の真の意図をより正確に把握します。
また、従来のキーワードベースのアプローチとは異なり、BERTは単語の完全な文脈を考慮して処理します。
これにより、長い入力や複雑な入力において、検索エンジンはユーザーの意図をより良く理解できます。
チャットボットでの利用
BERTは、チャットボットの性能向上にも大きく貢献しています。BERTを活用することで、チャットボットはユーザーの発言をより深く理解し、適切な応答を生成することができます。
BERTは、ユーザーの発言の文脈を考慮しながら、その意図を正確に捉えることができます。
これにより、チャットボットはユーザーの質問や要求に的確に応答し、より自然で人間らしい会話を実現します。
また、BERTを用いることで、チャットボットは幅広い話題に対応することができます。BERTは大規模なテキストデータで事前学習されているため、多様な領域の知識を活用して会話を進めることができます。
BERTを活用したチャットボットは、カスタマーサポートやオンラインショッピング、教育など、様々な分野で応用されています。
自然言語処理技術の進歩により、チャットボットはますます人間に近い対話を実現し、ユーザーの満足度を高めることが期待されています。
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BERTとChatGPTの違い
BERTとChatGPTは、ともに自然言語処理における重要なモデルですが、その目的と特徴には違いがあります。
BERTは、主に文脈を理解し、単語や文の意味表現を学習するために設計されたモデルです。BERTは文章全体の文脈を考慮して、単語の意味を正確に捉えることに優れています。
一方、ChatGPTは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズに基づく大規模な言語モデルであり、与えられた文脈に基づいて自然な文章を生成することに特化しています。
ChatGPTは、大量のテキストデータを用いて事前学習され、ユーザーとの対話を通じて、文脈に応じた適切な応答を生成することができます。
加えて、ChatGPTは、単に文章を生成するだけでなく、ユーザーとの対話の流れを理解し、一貫性のある会話を維持することができます。
また、ChatGPTは幅広い知識を持っており、多様な話題について自然な会話を展開することができます。
BERTは文脈理解のための基盤技術として、ChatGPTは対話システムの中核を担うモデルとして、今後もさらなる発展が期待されています。
BERTの今後の課題
BERTは自然言語処理の分野に大きな進歩をもたらしましたが、いくつかの課題も抱えています。
大規模な事前学習データと計算リソースの必要性
BERTを効果的に活用するには、大量のテキストデータを用いた事前学習が不可欠ですが、これには多大な計算パワーが必要となります。
この課題を解決するには、より効率的な事前学習方法の開発が求められています。
複数の文脈を同時に処理することの難しさ
BERTは一度に一つの文脈しか処理できないため、複数の文脈を同時に扱うタスクには適していません。
この制約により、BERTの適用可能な領域が限定されてしまう可能性があります。複数の文脈を同時に処理できるモデルの開発が重要な課題の一つです。
今後の展望
BERTの登場以降、様々な派生モデルが提案されており、自然言語処理の可能性は飛躍的に広がっています。
今後も、BERTの課題を解決し、さらなる性能向上を目指した研究開発が進められていくことが期待されます。計算リソースを抑えつつ、高品質な言語表現を学習できる手法や、より多様なタスクで活用できるモデルの開発が期待されています。
まとめ
本記事では、自然言語処理の分野で大きな注目を集めているBERTについて、その概要と特徴、導入方法、応用例、そして課題と今後の展望について詳しく解説しました。
BERTは、文脈を考慮した双方向の言語表現学習を可能にし、多くのNLPタスクで高い性能を達成しています。HuggingFaceのtransformersライブラリを活用することで、BERTを比較的簡単に自分のプロジェクトに導入することができます。
一方で、BERTには大規模な事前学習データと計算リソースが必要という課題や、複数の文脈を同時に処理することが難しいという制約もあります。今後は、これらの課題を解決するための研究開発が進められ、より効率的で汎用性の高いモデルが登場することが期待されます。
自然言語処理の技術は日々進歩しており、BERTはその発展の中心的な存在です。BERTの概要と応用例を理解し、適切に活用することで、自然言語処理の分野でのイノベーションを促進することができるでしょう。今後も、BERTを基盤とした新たな技術の登場に注目が集まります。
