単語埋め込み
単語埋め込みとは
単語埋め込みは、単語やドキュメントを数値ベクトルとして表すために自然言語処理で使用される手法です。
- 単語埋め込みとは
- 単語埋め込みのプロセス
- 単語整形が使用される領域
- HPEとのパートナーシップ
単語埋め込みとは
単語埋め込みは、単語やドキュメントを数値ベクトルとして表すために自然言語処理で使用される手法です。これらのベクトルは単語の意味と単語間の関係をキャプチャーし、言語生成と感情分析を支援します。また単語埋め込みは、セマンティックの類似性に基づいて単語に数値を割り当てることにより、ニューラルネットワークモデルがより効率的にコンテキストを理解できるようにします。このアプローチは、セマンティック情報を保存することで計算を簡素化し、モデルのパフォーマンスを向上させます。各種のNLPアプリケーションでは、ニューラルネットワークで処理できるようにテキストデータをコード化し、言語モデリングの精度と状況認識を向上さるために、Word2Vec、GloVe、fastTextが一般的に用いられています。
単語埋め込みのプロセス
自然言語処理で多く使われる手法である単語埋め込みは、単語を数値で表すことでマシンが言語を理解して解釈できるようにするものであり、その手順では次のような重要なステップが必要とされます。
- コーパスの準備: この最初の段階では、学習させる言語を正確に反映したかなりの量のテキストのコーパス (データセット) を集めます。通常は、各種のペーパーや記事などのテキストデータタイプがこうしたコーパスを構成します。テキストは、集められた後にトークン化されます (個別の単語や句に分けられ、ストップワード、句読点、余分な文字が取り除かれます)。
- コンテキストウィンドウ: コーパスの各単語には、このフェーズで確立されるコンテキストウィンドウが含まれます。コンテキストウィンドウは、トレーニングプロセスを通して、移動する参照のフレームのようにテキスト内を移動し、特定の範囲内でコーパスを囲む単語をキャプチャーすることにより、コーパスでヒットした各単語の背景知識を提供します。
- モデルのトレーニング: 次のステージでは、Skip-gramやContinuous Bag-of-Words (CBOW) などのアーキテクチャーを利用してWord2Vecの単語埋め込みモデルをトレーニングします。CBOWはコンテキストを考慮してターゲットの単語を予測しますが、Skip-gramのアプローチではターゲットの単語を考慮してコンテキストの単語を予測します。このモデルは、コンテキストまたはターゲットの単語が正確に予測される確率を最適化するためにトレーニング中に単語ベクトルを修正し、単語ベクトルは、コーパスで複数回繰り返されて単語のコンテキストを考慮する、このような反復的な手順によって改善されます。
- ベクトル表現: トレーニングが完了すると、用語集のすべての単語は実数のベクトルで表現されますが、これらのベクトルは、トレーニングデータの共起パターンに基づいて単語間の意味的関係を伝達します。意味的に同等な単語のベクトルはベクトル空間で近くなります。
- 単語の類似度と類似性: 単語ベクトルの類似度は、単語埋め込みの品質を評価するのに役立つ評価基準であり、同等の意味を持つ単語のベクトルはベクトル空間で近くなります。また、ベクトル演算を使用して単語間の関係と類似性を見出すことも可能です。一例として、ベクトル演算「vector('王') - vector('男性') + vector('女性')」では、埋め込み空間での意味的関係と類似性を示す、「vector('女王')」に類似したベクトルを算出できます。
簡単に言うと、単語埋め込みは複数のステップからなるプロセスであり、コーパスの設定、コンテキストウィンドウの指定、モデルのトレーニング、ベクトルとしての単語の表現、埋め込み空間内での意味的関係と類似性の評価が含まれます。この手法は、NLPシステムがより有意義な方法で言語を理解して処理できるようしてその機能を向上させるのに不可欠です。
単語整形が使用される領域
単語埋め込みは、言語の処理と分析を改善するために多くの領域で使用される単語整形手法の1つです。単語埋め込みが使用される領域としては、次のようなものが考えられます。
- 生成AI: 生成AIで使用される予測テキスト生成モデルでは、(主に単語埋め込みのような手法による) 単語整形が不可欠です。これらのモデルは、単語ベクトルの意味的関係とコンテキストから次の単語を推論することによって首尾一貫した文脈的に適切なテキストを生成します。
- NLP (自然言語処理): 単語整形は人が言葉を理解して分析するのに役立つため、NLPのタスクにおいて非常に重要です。単語整形戦略は、機械翻訳、感情分析、固有表現抽出のような用途での言語処理に欠かせません。
- ディープラーニング: (主に単語埋め込みによる) 単語整形は、ディープラーニングにおけるニューラルネットワークの構造化と構築の基盤となります。単語埋め込みは、情報取得、テキスト分類、言語モデリングのようなタスクで使用されるディープラーニングの手法であり、膨大なテキストコーパスを数値表現に変換することで単語整形を実行します。
簡単に言うと、単語整形手法は、システムがより効果的に言語を吸収、分析、理解できるようにすることにより、最終的に首尾一貫したテキストを生成して複雑な言語タスクを実行し、信頼できるニューラルネットワークモデルを作成することに可能にします。
HPEとのパートナーシップ
HPE (ヒューレット・パッカード エンタープライズ) では、機械学習モデルの作成、実装、拡張に使用できるさまざまなツールとサービスを用意しています。HPEは、AIベースのビジネスソリューションを幅広く提供していますが、主なソリューションとしては、次のようなものがあります。
- HPE AI Services – Generative AI Implementation:
HPEのAI Servicesは、生成AIモデルの稼働に関するアドバイスとサポートを提供します。HPEが、言語の作成や画像の合成などのビジネス目的での生成アクティビティでAIを最適化します。
- HPE Machine Learning Development Environment:
HPEのMachine Learning Development Environmentには、モデルの構築と精緻化のためのツールとリソースが含まれており、統合開発環境 (IDE)、データ前処理ツール、モデルトレーニングフレームワークによって機械学習のワークフローを簡素化できます。
- HPE Machine Learning Environment Software:
HPEのMachine Learning Environment Softwareは、機械学習モデルの展開と維持に役立ちます。このソフトウェアは、モデルの開発、監視、最適化を推定的に組み込んで機械学習テクノロジーをビジネスオペレーションにシームレスに統合します。
企業は、HPEのAIネイティブアーキテクチャーを使用することでAIのワークロードを効率的に処理できます。HPEのアライアンスは、成長と拡張のための専用ソリューションで機械学習と人工知能を使用する組織に戦略的優位性をもたらします。
結論として、HPEはGenerative AI Implementation, Machine Learning Development Environment、Machine Learning Environment Softwareを提供し、こうしたアライアンスを通じて組織におけるAIの使用と機械学習の画期的な能力の活用をサポートしているのです。
