Bidirectional RNN

- 従来のRNNの制約文章の解析や音声認識など、時間的な流れを持つデータを扱う自然言語処理において、RNN(リカレントニューラルネットワーク)は画期的な技術として登場しました。従来のニューラルネットワークと異なり、RNNは過去の情報を記憶しながら処理を進めることができるため、時系列データのパターンを学習するのに適しています。しかし、従来のRNNモデルには大きな制約がありました。それは、過去の情報のみを用いて学習するため、未来の情報を考慮できないという点です。文章を例に挙げると、「今日」という単語の後に続く単語を予測する場合、RNNは「今日」までの単語の情報に基づいて予測を行います。しかし、「明日」や「昨日」といった未来や過去の単語の情報は考慮されないため、文脈に沿った適切な予測が難しい場合がありました。例えば、「今日の天気は晴れですが、明日は____でしょう」という文章の場合、「明日」という単語は「今日」の後に来ますが、従来のRNNでは「明日」の情報は予測に利用されません。そのため、「晴れ」という直前の情報だけに影響され、「晴れ」に近い単語を予測してしまう可能性があります。このような制約は、特に長文の処理において顕著になります。文が長くなるにつれて、過去の情報だけでは文脈を正確に捉えることが難しくなり、予測の精度が低下してしまう傾向がありました。

- RNNの制約一方向への学習 従来のRNNは、時系列データの解析において目覚ましい成果を上げてきました。特に、過去の情報に基づいて未来を予測する能力は、様々な応用を生み出しています。例えば、文章の自動生成では、過去の文脈から次の単語を予測することで、人間が書いたような自然な文章を作り出すことができます。 しかし、RNNには、情報の流れが一方向に限られているという制約があります。これは、過去の情報を蓄積し、それを基に未来を予測するという仕組み上、避けられない側面でもあります。 しかし、現実世界の多くの事象は、過去だけでなく未来からの影響も受けています。例えば、文章のある一部分を理解しようとするとき、私たちは、その前後の文脈を考慮します。同様に、ある時点における株価を予測する場合、過去の値動きだけでなく、今後の経済予測なども考慮する必要があるでしょう。 このように、ある時点の状態をより深く理解するためには、過去と未来の両方の情報が必要となる場合があります。しかし、従来のRNNでは、この双方向からの情報を考慮することができませんでした。これは、RNNが抱える大きな制約の一つと言えるでしょう。