🚨 重要： この記事は、自然言語処理の概念を非常に簡単に説明することを目的としています。そのため、実際の技術的な詳細や厳密な解釈とは異なる部分が含まれている可能性があります。G検定の対策として、この記事で興味を持たれた方は、必ず公式テキストやより専門的な情報源を参照し、正確な知識を習得するようにしてください。
藤原です！この記事では、G検定対策として、自然言語処理（NLP）の基本のキを、難しい専門用語は一切使わずに、日常生活の例え話でサクッと解説します。AIとのコミュニケーションの裏側を覗いてみましょう！
エンジニア向きではありません。「公式テキスト買ってやる気満々だったのに、なんもわからない…(´;ω;｀)」という方向けです。
自然言語処理って何ですか？
自然言語処理（NLP）は、コンピュータに人間の言葉（日本語とか英語）を理解させたり、作らせたりする技術です。「これはどういう意味？」といった質問をコンピュータが理解したり、返答したりすることができます。人間の会話を模倣するのです。
テキストデータの扱い方はどうするの？
まず、コンピュータに言葉を教えるには、テキストデータの扱い方が重要です。たとえば、「こんにちは」という文字をそのまま渡しても、コンピュータには理解できないので、数字に変換する必要があります。
テキストデータの表現
言葉を数字にする方法がテキストデータの表現です。いくつかの方法があります。
- n-gram: 単語や文字をn個ずつに分ける方法です。
- ユニグラム: 1個ずつ（「こ」「ん」「に」「ち」「は」）。
- バイグラム: 2個ずつ（「こん」「んに」「にち」「ちは」）。
- トライグラム: 3個ずつ（「こんに」「んにち」「にちは」）。 これで、文の流れを少し把握することができます。
- bag-of-words: 文を単語の「袋」にして、順番は無視します。「こんにちは 友達」は「こんにちは、友達」という単語の数だけ数えます。
- bag-of-n-grams: n-gramを袋にまとめた版です。
- ID化: 単語に番号をつけます。「こんにちは＝1」「友達＝2」というように。
- ワンホットベクトル: 単語を「1」と「0」の並びで表します。「こんにちは」は [1, 0, 0]、「友達」は [0, 1, 0] というように。
- tf-idf: 単語の重要度を測る方法です。「tf」は単語が何回出現するか、「idf」はその単語が珍しいかどうかを示します。よく出現するが珍しい単語が重要となります。
単語埋め込み：言葉に意味を持たせる！
単純な数字では意味が理解できないので、単語埋め込みという方法で処理します。
- 局所表現: 単語1つだけを見ます（ワンホットベクトルなど）。
- 分散表現: 単語の意味を数字のベクトルで表します。「犬」と「猫」が似ているなら、数字も近い値になります。
- word2vec: 有名な単語埋め込みです。分布仮説（似た意味の単語は似た文に出現する）を使って、単語に意味を持たせます。
- スキップグラム: 周りの単語から真ん中の単語を予測します。
- CBOW: 真ん中の単語から周りを予測します。 どちらも単語の「関連性」を学習します。
- 主成分分析（PCA）と次元圧縮: ベクトルが長すぎる場合、PCAで重要な部分だけ残して短くします。
- fasttext: word2vecの進化版です。単語を細かく分けて（「犬」→「い」「ぬ」）意味を学習します。
- elmo: 文の中での単語の意味を考えます。同じ「走る」でも「犬が走る」と「車が走る」で意味が変わります。それを捉えることができます。
事前学習モデル：先に賢くしてから使う！
最近は事前学習モデルが注目されています。大量の文章でモデルを学習させてから、細かい作業に使用します。これが転移学習です。
- GPT: 言語モデルで、文章を次々に予測します。トランスフォーマーのデコーダを使用しています。
- BERT: 文の両方向を見て意味を理解します。マスク（単語を隠す）を使ったMLM（隠した単語を予測する）や、NSP（文のつながりを予測する）で学習します。
- 同じモデル: GPTとBERTは目的が異なりますが、どちらも高性能です。
自然言語処理のタスク：様々な作業があります！
NLPには様々な作業（自然言語処理のタスク）があります。
- 文書分類: 「この文章はポジティブです」など（感情分析や評判分析）。
- 意味的類似度: 「犬」と「猫」はどれくらい似ているか分析します。
- 自然言語推論: 「犬が吠える」→「音が出る」という推論が正しいか判断します。
- 質問応答: 「日本で一番高い山は？」→「富士山」。
- 情報検索: インターネットから答えを探します。
- 文書要約: 長い文章を短くまとめます。
- 機械翻訳: 「Hello」を「こんにちは」に翻訳します。
- 品詞タグ付け: 「犬/名詞 が/助詞 吠える/動詞」のように分析します。
- 固有表現解析: 「東京」「太郎」などの固有名詞を見つけます。
- GLUE: 文書分類や推論など、様々なタスクのテストセットです。
- SQuAD: 質問応答のテストセットです。
大規模言語モデル：非常に高性能です！
最近は大規模言語モデルが注目されています。たとえばChat GPTなどです。大量の文章で学習して、様々な対話が可能になりました。
- RLHF: 人間のフィードバックでさらに性能を向上させる技術です。
まとめ
自然言語処理は、テキストデータをn-gramやbag-of-words、tf-idfで処理し、単語埋め込み（word2vecやfasttext、elmo）で意味を持たせます。GPTやBERTのような事前学習モデルで処理能力を向上させ、文書分類、質問応答、機械翻訳など様々なタスクを実行します。大規模言語モデル（Chat GPTなど）はRLHFでさらに進化しています。
コメント