自然言語処理

Seq2Seq：文章を理解するAIのしくみ

- 時系列データを扱うモデル「シーケンスツーシーケンス」と読む「Seq2Seq」は、人工知能の分野、特に言葉を扱う技術において重要な役割を担うモデルです。この技術は、私たちが日々使う言葉をコンピュータに理解させるための技術であり、Seq2Seqはこの分野で大きな力を発揮します。Seq2Seqは「Sequence to Sequence」の略で、その名の通り、単語や文字といった、順番に意味を持つデータ（時系列データ）を処理することに優れています。例えば、日本語の文章は単語が順番に並んでいるため、時系列データとして扱われます。Seq2Seqは、このような時系列データの入力を受け取り、別の時系列データを出力します。Seq2Seqは、機械翻訳や文章要約、質疑応答システムなど、様々なタスクに応用されています。例えば、機械翻訳では、日本語の文章を入力すると、Seq2Seqはそれを英語の文章へと変換します。文章要約では、長い文章を入力すると、Seq2Seqは重要な部分だけを抜き出して短い文章を生成します。Seq2Seqは、エンコーダとデコーダと呼ばれる二つの主要な構成要素から成り立っています。エンコーダは、入力された時系列データを分析し、その情報を圧縮して内部状態と呼ばれるベクトルに変換します。デコーダは、エンコーダによって生成された内部状態を受け取り、そこから新たな時系列データを生成します。Seq2Seqは、深層学習と呼ばれる技術を用いて実現されており、大量のデータを用いた学習によって、高精度な処理を実現しています。近年、Seq2Seqはますます進化しており、より複雑なタスクにも対応できるようになっています。今後、人工知能がより高度に言葉を扱うようになり、私たちの生活においてより重要な役割を果たすようになることが期待されます。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

Source-Target Attentionとは？

- アテンション機構の進化近年、人間のように自然な言葉の処理を実現する自然言語処理の分野が急速に進歩しています。この進歩を支える技術の一つとして、文章の意味をより深く理解するための「アテンション機構」が注目されています。アテンション機構は、人間が文章を読む際に重要な部分に注目するように、コンピュータにも文章中の重要な単語に焦点を当てて処理させることを可能にします。特に、近年大きな成果を上げている「Transformer」と呼ばれるモデルにおいて、アテンション機構は中心的な役割を果たしています。Transformerは、従来のモデルと比べて、文中の単語の関係性をより深く理解できることから、翻訳や文章生成など様々なタスクで高い性能を発揮しています。Transformerで採用されている「Self-Attention」と呼ばれる機構は、入力と出力に同じ文章を用いることで、文中の単語同士の関係性を効率的に学習します。例えば、「今日の天気は晴れです。ピクニックに行きましょう。」という文章の場合、「晴れ」と「ピクニック」という単語が強く関連していることを、Self-Attentionを通して学習することができます。このように、Self-Attentionは文章全体の文脈を理解する上で重要な役割を果たしているのです。アテンション機構は、Transformer以外にも様々なモデルで応用されており、自然言語処理における重要な技術となっています。今後、アテンション機構はさらに進化し、より人間に近い自然な言語処理の実現に貢献していくと考えられます。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

ELMo：文脈を読み解くAI技術

人間が日常的に使う言葉は、実に複雑なものです。同じ言葉でも、文脈によって全く異なる意味を持つことは珍しくありません。例えば、「りんご」という言葉一つとっても、果物について話しているのか、それとも有名な情報機器メーカーについて言及しているのか、周囲の文脈から判断しなければなりません。人工知能（AI）の分野では、このような人間の言葉の複雑さを理解し、適切に処理することが大きな課題となっています。AIに言葉を理解させるためには、単に単語を辞書的な意味で解釈するだけでは不十分です。文脈に応じた言葉の意味を捉える高度な技術が求められます。この技術は、AIが人間と自然な対話を行う上で欠かせません。例えば、AIを搭載した翻訳システムや音声アシスタントなどが、人間の意図を正確に汲取り、適切な応答を返すためには、文脈に応じた言葉の意味理解が不可欠です。現在、AIの研究開発は急速に進展しており、文脈理解の精度も日々向上しています。近い将来、AIはより人間の言葉に近づき、私たちとより自然なコミュニケーションをとることができるようになるでしょう。

2024.09.05

言語モデル

fastText：進化した自然言語処理

近年、人工知能技術の進歩は目覚ましく、中でも自然言語処理の分野は著しい発展を遂げています。かつてはコンピュータにとって複雑で理解困難であった人間の言葉を、今では高度に処理できるようになりつつあります。特に、深層学習と呼ばれる技術の登場は、自然言語処理に革命をもたらしました。深層学習は、人間の脳の神経回路を模倣した多層構造を持つモデルであり、大量のデータから複雑なパターンを学習することができます。この技術により、従来の手法では難しかった、高度な言語理解や文章生成が可能になりました。深層学習を用いた自然言語処理は、翻訳、文章要約、対話システムなど、様々な分野で応用されています。例えば、自動翻訳サービスでは、より自然で流暢な翻訳が可能になり、言葉の壁を超えたコミュニケーションを促進しています。また、文章要約は、膨大な量の文書から重要な情報を抽出する作業を効率化し、ビジネスパーソンや研究者にとって強力なツールとなっています。さらに、人間と自然な会話を行うことができる対話システムは、カスタマーサポートやエンターテイメントなど、様々な場面での活用が期待されています。自然言語処理は、今後も人工知能の中心的な役割を担い、私たちの生活にますます浸透していくと考えられます。深層学習をはじめとする技術革新により、自然言語処理は、人間とコンピュータの距離を縮め、より自然で円滑なコミュニケーションを実現する可能性を秘めていると言えるでしょう。

2024.09.05

言語モデル

AIの性能を決める？スケーリング則入門

- スケーリング則とは近年、人工知能、特に言葉を扱う分野は著しい進歩を遂げています。この進歩を支える重要な要素の一つに、近年注目されている「スケーリング則」があります。スケーリング則とは、モデルの性能が計算資源（計算能力やデータ量など）の増加に伴って向上していく法則性を指します。簡単に言えば、より多くのデータと計算能力を投入することで、AIモデルの性能は向上していくという経験的な法則です。例えば、従来の言語モデルでは、文法や単語の意味を人間が教え込む必要がありました。しかし、近年の大規模言語モデルは、大量のテキストデータを学習することで、人間が明示的に教えなくても、文法や単語の意味を自ら獲得できるようになっています。これは、データ量や計算能力の増加によって、モデルがより複雑なパターンを学習できるようになるためと考えられています。スケーリング則は、今後のAI開発においても重要な役割を果たすと考えられています。より大規模なデータセットと計算能力を用いることで、さらに高性能なAIモデルが開発されることが期待されています。

2024.09.05

言語モデル

文脈を予測するAI技術 – スキップグラム

近年、人工知能（AI）の技術革新が目覚ましく、様々な分野で応用が進んでいます。中でも、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに理解させる「自然言語処理」は、AIの大きな挑戦の一つと言えます。人間にとっては簡単な言葉の認識や理解も、コンピュータにとっては非常に複雑で難しい処理が必要となるからです。しかし、AI技術の進歩により、言葉の意味や関係性を分析し、人間のように言葉を扱うことが少しずつ可能になりつつあります。こうした中、注目されている技術の一つに「スキップグラム」があります。これは、文中の単語をいくつか飛ばしてその間を予測させるという、一見変わった学習方法を用いています。例えば、「桜」と「満開」という言葉の間を予測する場合、人間であれば「が」や「に」といった助詞や、「は」、「です」といった動詞を補うでしょう。スキップグラムは、このように単語間の関係性を学習することで、文脈を理解し、より人間に近い形で言葉を扱えるようになると期待されています。この技術は、機械翻訳や自動要約、チャットボットなど、様々な分野への応用が期待されており、私たちの生活を大きく変える可能性を秘めています。

2024.09.05

言語モデル

文脈から言葉を予測するCBOWとは

- はじめにと近年、人間が日常的に使う言葉をコンピュータに理解させる自然言語処理の技術が飛躍的に進歩しています。膨大な量の文章データをコンピュータが学習し、まるで人間のように言葉の意味を理解する、そんな時代が到来しつつあります。中でも、「Word2Vec」という技術は、言葉の意味をコンピュータで扱うための画期的な方法として注目されています。Word2Vecは、単語を数学的なベクトルに変換することで、コンピュータが単語の意味を理解し、計算することを可能にしました。例えば、「王様」と「男性」という言葉は、ベクトル上では近くに位置し、「女王」と「女性」も近くに位置するように表現されます。このように、言葉の意味を空間内の位置関係で表すことで、コンピュータは言葉の意味を計算処理できるようになるのです。本記事では、Word2Vecを実現する手法の一つである「CBOW」について詳しく解説していきます。CBOWは、周囲の単語からある単語を予測する学習方法を用いることで、高精度な単語ベクトルを生成することができます。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

言葉の意味をベクトルで表現する: word2vec

- word2vecとは word2vecは、大量のテキストデータから単語の意味を学習し、その意味を数値のベクトルで表現する技術です。これは、文章中に登場する単語の並び方のパターンを統計的に解析することで実現されます。例えば、「猫」と「犬」という単語は、文脈の中で似たような位置によく登場します。「猫はミルクが好き」と「犬は骨が好き」のように、どちらも動物で、好きな食べ物が異なるという関係性が文章から読み取れるからです。word2vecは、このような単語間の微妙な関係性を大量のテキストデータから学習し、それぞれの単語を多次元空間上の点として位置付けます。各単語に割り当てられたこの点は「ベクトル」と呼ばれ、単語の意味を数値の組み合わせで表しています。そして、このベクトルを使うことで、単語の意味を計算機で扱うことが可能になります。例えば、「猫」のベクトルと「犬」のベクトルは空間的に近い位置にあるため、これらの単語は意味的に似ていると判断できます。また、「王様」から「男性」のベクトルを引き、「女王」のベクトルを足すと、「女性」のベクトルに近づくなど、単語間の意味的な演算も可能になります。このように、word2vecは単語の意味をベクトルとして捉えることで、自然言語処理の様々なタスクに役立ちます。例えば、文章の類似度計算、単語の予測変換、機械翻訳など、従来の手法では難しかった高度な処理が可能になります。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

文脈を学習するAI技術：スキップグラム

近年、人工知能（AI）技術が目覚ましい進歩を遂げています。特に、人間の言葉を理解し、操ることを目指す自然言語処理の分野では、革新的な技術が次々と生まれています。その中でも、「Word2vec」は、単語の意味を数値のベクトルとして表現する画期的な手法として注目されています。Word2vecは、大量のテキストデータを学習することで、単語の意味を自動的に捉え、単語同士の関連性をベクトル空間上に表現します。本稿では、Word2vecを構成する重要な手法の一つである「スキップグラム」について解説します。スキップグラムは、文中の特定の単語を予測するために、その周辺の単語を用いることで、単語の意味をより深く理解する手法です。具体的には、ある単語の前後一定範囲内の単語を「コンテキスト」として捉え、そのコンテキストから対象となる単語を予測するモデルを構築します。この予測を繰り返す過程で、単語の意味を反映したベクトル表現が学習されていきます。スキップグラムは、従来の手法に比べて、単語の意味をより正確に捉えることができ、自然言語処理の様々なタスクにおいて高い性能を発揮することが知られています。

2024.09.05

言語モデル

局所表現：単語を0と1で表す

私たち人間は、言葉を使って考え事をしたり、互いに意思疎通を図ったりしています。これは自然言語と呼ばれるものですが、コンピュータがこれを扱うのは容易ではありません。コンピュータに自然言語を理解させるためには、まず単語をコンピュータが処理できる形に変換する必要があります。この変換方法の一つに、単語を数値に変換する、つまり数値化するという方法があります。単語を数値で表すことで、コンピュータは単語を認識し、様々な処理を行えるようになります。例えば、「りんご」という単語に「1」、「食べる」という単語に「2」といったように、単語に番号を割り振ることを考えてみましょう。すると、「りんごを食べる」という文は「1 2」と表現できるようになります。このように、単語を数値化することで、コンピュータは文を数値の並びとして捉え、文の意味を解釈したり、文章を生成したりすることが可能になるのです。単語を数値化する方法は、単語を単なる番号に対応付けるだけでなく、単語の意味や役割、文脈に応じたより複雑な表現方法も存在します。これらの表現方法は、自然言語処理の様々なタスクに応用され、コンピュータによる自然言語理解を大きく進歩させています。

2024.09.05

言語モデル

言葉の意味をベクトルで表現する技術

私たちは日頃から、言葉を使って考えを巡らせたり、気持ちを伝え合ったりしています。一つ一つの言葉が意味を持つことで、私たちは文章を読んだり、話をしたりすることができるのです。しかし、コンピュータにとっては、言葉はただの記号の並びでしかありません。人間のように意味を理解することはできません。そこで、コンピュータに言葉の意味を理解させるために、言葉の意味を数字に変換するという方法が研究されています。これは、例えば「りんご」という言葉を、その言葉が持つ「甘い」「赤い」「果物」といった意味合いを数値化し、コンピュータに認識させるというものです。このように言葉を数値化することで、コンピュータは文章の中で使われている言葉同士の関係性を分析できるようになります。その結果、文章の内容を理解したり、文章の感情を判断したりすることが可能になるのです。言葉の意味を数値化する技術は、機械翻訳や音声認識、チャットボットなど、様々な分野で応用されています。今後、この技術が進歩することで、コンピュータはより人間に近い形で言葉を理解し、私たちと自然なコミュニケーションを取ることができるようになるでしょう。

2024.09.05

言語モデル

Encoder-Decoder Attention：機械翻訳の進化

- Encoder-Decoder Attentionとは近年、機械翻訳をはじめとする自然言語処理の分野で注目を集めている技術の一つに、「Encoder-Decoder Attention」があります。これは、入力された文章を別の表現形式に変換する「Encoder」と、変換された表現を用いて目的の言語に翻訳する「Decoder」の二つを組み合わせた構造を持つ技術です。例えば、日本語を英語に翻訳する場合を考えてみましょう。この時、Encoderは入力された日本語の文章を、意味を保持したまま、別の表現形式に変換します。そして、Decoderはこの変換された表現を受け取り、英語の文章を生成します。このEncoder-Decoderモデルにおいて、重要な役割を担うのが「Attention（注意機構）」です。従来のEncoder-Decoderモデルでは、Encoderが文章全体をひとまとめに表現した情報のみをDecoderに渡していました。しかし、Attention機構を用いることで、Decoderは、翻訳先の単語を生成する際に、入力文章のどの部分に注目すべきかを、段階的に選択できるようになります。つまり、Attention機構は、人間が翻訳する際に、原文の特定の部分に注意を払いながら訳文を作るプロセスを、機械翻訳においても実現するメカニズムと言えます。この革新的な技術により、従来の機械翻訳よりも文脈を考慮した、より自然で高精度な翻訳が可能となり、近年急速に普及しています。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

言葉の意味をベクトルで表現する技術

- 単語埋め込みとは人間は言葉の意味を理解し、文脈の中で単語を解釈しますが、コンピュータは数字しか理解できません。そこで、コンピュータに言葉の意味を理解させる手段として、「単語埋め込み」という技術が使われます。単語埋め込みは、言葉を数値のベクトルに変換する技術です。イメージとしては、辞書に載っている膨大な数の単語それぞれに、意味を表す特別な数字の組み合わせを割り振っていくようなものです。この数字の組み合わせを「ベクトル」と呼び、単語の意味を多次元の空間内に表現します。例えば、「犬」と「猫」という言葉を考えてみましょう。どちらも動物であり、ペットとして飼われることが多いという共通点があります。そのため、単語埋め込みでは、これらの単語はベクトル空間上で近い位置に配置されます。一方、「犬」と「自動車」は全く異なる意味を持つため、遠く離れた位置に配置されます。このように、単語の意味が近いものは近くに、遠いものは遠くに配置されるようにベクトルが計算されます。単語埋め込みによって、コンピュータは単語の意味を数値として扱えるようになります。これにより、文章の類似度判定や機械翻訳など、様々な自然言語処理のタスクで高い精度を達成することができるようになりました。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

TF-IDFで文章の重要度を測る

- TF-IDFとは TF-IDFは、ある特定の文書において、特定の単語がどれほど重要であるかを評価するための手法です。情報検索や自然言語処理の分野では、この手法が広く活用されています。TF-IDFは、二つの主要な要素を組み合わせることで計算されます。まず一つ目は、「単語の出現頻度」、つまりTFです。これは、ある文書において特定の単語が何回出現するかを表す指標です。文書内で特定の単語が多く出現するほど、その単語はその文書において重要であると考えられます。二つ目は、「逆文書頻度」、つまりIDFです。これは、ある単語が、数多くの文書にわたって、どれだけ広く出現するかを表す指標です。もし特定の単語が、少数の文書にしか出現しないのであれば、その単語は、その少数の文書を特徴づける重要な単語であると考えられます。一方で、もし特定の単語が、多くの文書にわたって出現するのであれば、その単語は、ありふれた単語であるため、特定の文書を特徴づける単語としては重要ではないと考えられます。 TF-IDFは、このTFとIDFを掛け合わせることで計算されます。つまり、ある単語が特定の文書において頻繁に出現し、かつ、その他の文書ではあまり出現しない場合に、その単語のTF-IDF値は高くなります。このように、TF-IDFは、文書における単語の重要性を数値化することで、コンピュータが文書の内容を理解しやすくするのに役立ちます。

2024.09.05

アルゴリズム

言葉の意味を捉える技術：埋め込み

人間は言葉を用いて思考を巡らせ、互いに意思疎通を図っています。しかし、コンピュータが理解できるのは数字のみです。そのため、人工知能や自然言語処理の分野では、人間が使う言葉をコンピュータが処理できる数値に変換する必要が生じます。この変換技術の一つに「埋め込み」と呼ばれるものがあります。「埋め込み」とは、言葉を、その意味や文脈における役割を反映した数値の列に変換する技術です。例えば、「りんご」という単語は、ある種の果物を表すだけでなく、「赤い」「甘い」「丸い」といったイメージも併せ持ちます。「埋め込み」は、これらの意味合いも含めて、複数の数値を組み合わせたベクトルとして表現します。このようにして言葉が数値化されることで、コンピュータは言葉の意味をある程度理解できるようになり、文章の分類や翻訳、文章生成など、様々な処理が可能になります。つまり、「埋め込み」は、人間とコンピュータが円滑にコミュニケーションを取るための架け橋と言えるでしょう。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

Bag-of-Words：単語の袋でテキストを表現する

- Bag-of-WordsとはBag-of-Words（BoW）は、文章を分析する自然言語処理において、基礎となる手法の一つです。この手法は、文章を構成する単語とその出現回数に注目して、文章の内容を把握しようとします。例えるなら、文章を単語を入れた袋と見なすことができます。その袋の中身は、単語の種類とそれぞれの単語が何回出現したかという情報だけで表現されます。文章の構成や単語の順番は無視され、あくまで単語の出現頻度だけが重要視されます。例えば、「私は猫が好きです。猫は可愛いです。」という文章をBoWで表現する場合を考えてみましょう。まず、文章中に現れる単語を列挙すると、「私」「猫」「好き」「可愛い」となります。そして、それぞれの単語の出現回数を数えると、「私1回、猫2回、好き1回、可愛い1回」となります。このように、BoWでは文章は単語の集合とそれぞれの出現回数によって表現されます。BoWは、シンプルな手法ながらも、文章の類似度判定や文書分類などのタスクで一定の効果を発揮します。しかし、単語の順番や文脈を考慮しないため、文章の意味を正確に捉えられない場合もあります。例えば、「猫は私を追いかけます」と「私は猫を追いかけます」という二つの文章は、BoWでは同じように表現されますが、実際の意味は全く異なります。このように、BoWは手軽に文章の特徴を捉えることができる一方で、文脈理解ができないという限界も抱えています。そのため、BoWを応用する際には、その特性を理解しておくことが重要です。

2024.09.05

アルゴリズム

文章分析の強力なツール：N-gramとは？

- 言葉のつながりを分析するN-gramN-gramは、膨大な量の文章データから、言葉同士のつながりや文中で繰り返し現れるパターンを見つけるための技術です。この技術は、私たちが普段使っている言葉をコンピュータに理解させるための自然言語処理という分野で活躍しています。従来の文章分析では、文章を単語一つひとつに分解して扱っていました。しかし、N-gramは、連続する複数の単語をまとめて一つの塊として分析します。例えば、「今日は良い天気です」という文章を例に考えてみましょう。単語単位で分析すると、「今日」「は」「良い」「天気」「です」という5つの単語に分解されますが、N-gramでは、「今日は」「良い」「天気です」のように、複数の単語を組み合わせた塊で分析を行います。N-gramを用いることで、単語単独では分からなかった言葉のつながりや、文脈に依存した意味を理解することが可能になります。例えば、「リンゴ」と「食べる」という単語が連続して出現する確率を分析することで、「リンゴ」は「食べる」という行動と関連性が強いことが分かります。さらに、「赤いリンゴを食べる」というように、より長い単語列を分析することで、より詳細な文脈を理解することができます。N-gramは、機械翻訳、音声認識、文章校正、チャットボットなど、様々な自然言語処理の技術に応用されています。例えば、機械翻訳では、翻訳元の文章をN-gramで分析することで、より自然で流暢な翻訳文を生成することができます。また、チャットボットでは、ユーザーが入力した文章をN-gramで分析することで、ユーザーの意図をより正確に理解し、適切な応答を生成することができます。このように、N-gramは、私たちが普段何気なく使っている言葉をコンピュータに理解させるための重要な技術となっています。

2024.09.05

言語モデル

ワンホットベクトル：データ表現の基礎

- ワンホットベクトルとはワンホットベクトルは、あるデータが属するカテゴリを明確に表現するための手法です。たくさんの種類の中から、特定の一つだけを「１」で表し、それ以外は全て「０」で表すというシンプルな仕組みが特徴です。例えば、果物の種類を表現したいとしましょう。りんご、みかん、ぶどうの三種類がある場合、それぞれの果物は以下のように表現できます。* りんご [1, 0, 0]* みかん [0, 1, 0]* ぶどう [0, 0, 1]このように、りんごを表現したい場合は、りんごに対応する最初の要素だけが「１」となり、残りのみかんとぶどうは「０」となります。みかん、ぶどうの場合も同様に、対応する要素だけが「１」となります。この手法は、コンピュータがデータの種類を理解しやすくするために用いられます。コンピュータは数字で情報を処理するため、「りんご」や「みかん」といった言葉の意味を直接理解することはできません。しかし、ワンホットベクトルを用いることで、それぞれの果物を数字の組み合わせで明確に区別することが可能になるのです。このように、ワンホットベクトルは、機械学習やデータ分析など、様々な分野で広く活用されています。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

音声認識エンジンの仕組みと未来

- 音声認識エンジンとは音声認識エンジンとは、人間の言葉をコンピュータが理解できる形に変換するための技術です。まるで人間のように、コンピュータが私たちの言葉を理解し、指示に従ってくれる、そんな未来を現実のものにする技術と言えるでしょう。私たちの身の回りには、既に音声認識エンジンを活用した様々なサービスが存在します。例えば、スマートフォンに話しかけるだけでメッセージを送信したり、インターネットで情報を検索したりできる音声アシスタント機能。これらは「Siri」や「Alexa」といった音声認識エンジンを搭載したサービスの代表例であり、私たちの生活に欠かせないものになりつつあります。では、音声認識エンジンはどのようにして私たちの言葉を理解しているのでしょうか？まず、私たちがマイクに向かって話しかけると、その音声はデジタル信号としてコンピュータに取り込まれます。そして、音声認識エンジンはこのデジタル信号を分析し、音の高低や強弱、音のつながり方などの特徴を抽出することで、発話された言葉を特定していきます。音声認識エンジンは、膨大な音声データとそれに対応するテキストデータを学習することで、より高い精度で音声を認識できるようになります。そのため、近年では、深層学習と呼ばれる機械学習の手法を用いることで、従来の手法では難しかった、雑音が多い環境下や方言の認識精度も向上しています。音声認識技術の進化は、私たちの生活をより便利で快適なものへと変えつつあります。音声で家電製品を操作したり、車の運転中にハンズフリーで通話したり、音声入力によって書類作成を効率化したりと、その応用範囲はますます広がっています。そして今後も、音声認識技術は進化を続け、私たちの生活に更なる革新をもたらしてくれることでしょう。

2024.09.05

言語学習

深層学習AI：機械学習の新時代

- 深層学習とは人間の脳は、膨大な数の神経細胞が複雑に結びついて情報を処理しています。深層学習は、この脳の仕組みを参考に、コンピュータ上で人工的な神経回路を構築する技術です。この人工神経回路は、多数の層が積み重なった構造を持っているため、「深層」学習と呼ばれます。従来の機械学習では、コンピュータに学習させるために、人間がデータの特徴を細かく分析し、「特徴量」として設定する必要がありました。例えば、犬と猫の画像を見分ける場合、耳の形やヒゲの本数など、見分けるための手がかりを人間が定義しなければなりませんでした。一方、深層学習では、大量のデータを与えることで、コンピュータが自動的に重要な特徴を学習します。これは、人間が特徴量を設計する必要がないことを意味し、より複雑な問題にも対応できるようになりました。深層学習の登場により、画像認識や音声認識、自然言語処理など、これまで人間でなければ難しかった高度なタスクをコンピュータで実行できるようになりつつあります。例えば、自動運転システムや医療診断支援、自動翻訳など、様々な分野で応用が進んでいます。深層学習は、私たちの社会を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。

2024.09.05

ニューラルネットワーク

ことばの最小単位 – 音素って？

私たちは毎日、友人や家族と会話したり、歌を歌ったり、本を読んだりして、言葉に触れずに過ごす日はありません。しかし、何気なく使っている言葉は、実は小さな音の積み重ねによって成り立っていることを意識することは少ないのではないでしょうか。例えば、「さくら」という言葉は、「さ」、「く」、「ら」という三つの音に分けることができます。このように、言葉を構成する最小単位の音を「音素」と呼びます。日本語には、母音（あいうえお）、子音（かきくけこなど）、撥音（ん）など、約百種類の音素が存在すると言われています。これらの音素を組み合わせて、単語や文が作られます。まるで、レゴブロックのように、様々な音素を組み合わせることで、無限の表現が可能になるのです。普段意識することは少ないかもしれませんが、私たちが言葉を理解し、自分の気持ちを伝えることができるのは、音素という小さな単位が存在するおかげと言えるでしょう。

2024.09.05

言語学習

文脈を読むAI：ELMo入門

私たちは普段、言葉を耳にしたり、目にしたりするとき、その言葉単独の意味だけでなく、周囲の言葉や状況と関連付けて理解しています。例えば、「りんご」という言葉を聞いて、それが果物を指すのか、それとも有名な会社を指すのかは、一緒に使われている言葉や会話の内容によって判断します。人間と同じように、AIが自然な言葉を理解するには、言葉の意味を文脈に応じて解釈する能力が不可欠です。従来のAIは、言葉の意味を辞書的な定義だけに頼っていたため、文脈に合わせた柔軟な理解が苦手でした。そこで登場したのがELMo(エルモ)という技術です。ELMoは、大量の文章データを学習することで、言葉の意味を文脈に応じて解釈する能力を手に入れました。ELMoは、文中の単語の並び方や関係性を分析し、それぞれの単語が持つ複数の意味の中から、文脈に最もふさわしい意味を選び出すことができます。このように、ELMoはAIによる自然言語処理の分野に革新をもたらしました。ELMoによって、AIは人間のように言葉の微妙なニュアンスや含みを読み取ることができるようになり、より自然で高度なコミュニケーションが可能になると期待されています。

2024.09.05

言語モデル

音の認識：音素と音韻

言葉を話すとき、私たちは当然のように「音」を用いていますが、その「音」がどのようにして意味を持つのか、考えたことはあるでしょうか？実は、私たちが言葉を理解するために、脳内では無数の「音」を瞬時に処理する、驚くべきメカニズムが働いているのです。言葉を構成する最小単位、それが「音素」です。例えば、「か」や「き」、「く」といった、一つ一つの音が「音素」に当たります。この「音素」は、いわば言葉を組み立てるための「レンガ」のようなものであり、これらの組み合わせによって、様々な単語が生まれます。一方、「音韻」は、ある言語において意味を区別するために必要な音の最小単位のことを指します。例えば、「雨」と「飴」は、どちらも「あめ」と発音しますが、私たちはその僅かな音の違いを聞き分けることで、どちらの「あめ」を指しているのかを理解できます。この、意味を区別する役割を担うのが「音韻」なのです。このように、「音素」と「音韻」は、私たちが言葉を理解する上で欠かせない、重要な役割を担っています。普段何気なく使っている言葉も、実は奥深い仕組みによって成り立っていると言えるでしょう。

2024.09.05

言語学習

国内最大規模！日本語LLM「サイバーエージェント」登場

サイバーエージェントは、インターネット広告事業やメディア事業などを幅広く手がける企業です。近年では、従来の事業に加えて、AIやデータ分析の分野にも積極的に進出しています。膨大なデータを活用した独自の技術開発に力を注ぎ、その成果は様々なサービスに生かされています。 2023年5月には、長年の研究開発の成果として、大規模言語モデル「サイバーエージェント」を公開しました。これは、膨大なテキストデータを学習させたAIによって、人間のように自然な文章を生成したり、質問応答や翻訳などの高度な言語処理を可能にする画期的な技術です。この技術は、顧客企業のWebサイトや広告における文章作成の自動化、カスタマーサポートの効率化など、幅広い分野での活用が期待されています。サイバーエージェントは、今後もAIやデータ分析の分野における研究開発を推進し、新たな価値の創造と社会への貢献を目指していきます。

2024.09.04

言語モデル