BERT（Bidirectional Encoder Representations from transformers）は、自然言語処理（NLP）で革新的な技術として注目されています。この解説では、BERTを知らない方にも分かりやすいよう、BERTの基礎から学習のポイントまでを丁寧にまとめました。
Table of Contents
BERTとは？
BERTは、Googleが2018年に発表した自然言語処理モデルであり、検索エンジンの検索精度を大幅に向上させた技術です。文章の前後関係を理解し、従来の単方向的なモデルとは異なり、前後の文脈を双方向で解析することが特徴です。例えば、「私は銀行に行った」という文では、「銀行」は金融機関を意味するか、川の土手を指すのか、前後の文脈から推測できるのがBERTの強みです。
BERTはどのように考案されたのか
BERTは、従来のNLPモデルが抱える課題を克服するために考案されました。以前のモデルは、主に前から後ろへ、もしくはその逆にしか文脈を理解できませんでした。そのため、文中の一部しか理解しないまま予測してしまうケースが多くありました。BERTは、トランスフォーマーというアーキテクチャに基づき、双方向から文脈を理解することで、文中の単語の意味を正確に予測できるように設計されています。
BERTを学ぶ上でつまづくポイント
BERTの学習において、多くの人が理解に苦しむポイントは、マスク言語モデルと次文予測です。マスク言語モデルでは、文章内の一部の単語をマスクし、その単語を予測します。一方、次文予測では、与えられた文が続く文かどうかを判断します。これらはBERTの強力な特徴ですが、理解するためにはトランスフォーマーやNLPの基礎知識が必要であり、その学習プロセスでつまづく方が多いようです。
BERTの構造
BERTは、トランスフォーマーアーキテクチャに基づくEncoderスタックから構成されます。トランスフォーマーモデルは、Self-Attentionメカニズムを使って文中の全ての単語の関係を同時に捉えることができます。BERTのEncoderスタックは、複数の層から構成され、それぞれが注意機構とFeed-Forwardネットワークを含んでいます。この構造により、BERTは非常に深い文脈を理解し、自然な文脈理解を可能にします。
BERTを利用する場面
BERTは、検索エンジンのクエリ理解、質問応答システム、文章分類など、さまざまなNLPの応用分野で活躍しています。例えば、検索エンジンではユーザーのクエリを深く理解することで、適切な検索結果を提供できます。質問応答システムでは、与えられた質問に対して最も関連性の高い回答を選び出すことができます。
さらに賢くなる豆知識
BERTには、事前学習とファインチューニングという2つのフェーズがあります。事前学習フェーズでは、BERTは膨大なテキストコーパスで一般的な言語パターンを学びます。その後、特定のタスクに合わせてファインチューニングすることで、質問応答や文章分類などの特定のタスクで高いパフォーマンスを発揮します。
あわせてこれも押さえよう！
- トランスフォーマー
- マスク言語モデル
- 次文予測
- 自己注意機構
- ファインチューニング
トランスフォーマーは、BERTの基礎となるアーキテクチャであり、Self-Attention機構を使って文脈を理解します。
マスク言語モデルは、BERTの事前学習フェーズで使用され、文章内の特定の単語を隠してその単語を予測する仕組みです。
次文予測は、BERTの事前学習フェーズの一部で、ある文が続く文かどうかを判断します。
自己注意機構（Self-Attention）は、文中の全ての単語同士の関係を同時に捉えます。
ファインチューニングは、事前学習したBERTモデルを特定のタスクに適応させるプロセスです。
まとめ
BERTの理解を深めることで、検索エンジンの検索結果の最適化や質問応答システムの改善など、日常生活やビジネスで活用できるスキルが向上します。自然言語処理の最先端技術を取り入れることで、より豊かなデジタルライフを実現するための重要なツールとなるでしょう。
