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自然言語処理技術の概要
自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）は、人間が使う自然言語を機械的に処理する技術の総称で、テキスト分類、文書要約、機械翻訳、感情分析、質問応答など、多岐にわたるアプリケーションに応用されるものとなる。
この技術は、人工知能の分野に属し、機械学習、統計学、言語学、コンピュータ科学など様々な分野の理論や技術がクロスオーバーしたものとなる。NLPの基本的なタスクには、単語分割、形態素解析、品詞タグ付け、構文解析、意味解析、固有名詞認識、照応解析などがあり、これらのタスクは、テキストをより機械的に処理し、機械学習アルゴリズムを適用するために必要な前処理の一部となっている。
NLPでは、以下に示すような多くの機械学習技術が使われている。
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単語埋め込み(Word Embedding)): 単語埋め込みは、自然言語の単語をベクトル化する技術であり、単語をベクトル化することで、単語間の関係性を数値化することができるものとなる。代表的なアルゴリズムには、Word2VecやGloVeなどになる。
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品詞タグ付け(Part-of-Speech Tagging): 品詞タグ付けは、文章中の単語に対して品詞を割り当てる技術となる。代表的なアルゴリズムには、隠れマルコフモデル (HMM) や条件付確率場 (CRF) などがある。
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名前エンティティ認識(Named Entity Recognition): 名前エンティティ認識は、文章中の人名、地名、組織名などの固有名詞を認識する技術となる。代表的なアルゴリズムには、条件付確率場 (CRF) や再帰型ニューラルネットワーク (RNN)などがある。
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構文解析(Parsing): 構文解析は、文章を意味を持つ単位に分割し、それらの単位がどのようにつながっているかを解析する技術となる。代表的なアルゴリズムには、構文木を生成する手法や依存関係を解析する手法等がある。
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分類(Classification): 分類は、文章をあらかじめ定義されたカテゴリに分類する技術となる。代表的なアルゴリズムには、サポートベクターマシン (SVM) やナイーブベイズ (Naive Bayes) 等がある。
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回帰(Regression): 回帰は、文章の入力に基づいて数値を予測する技術となる。代表的なアルゴリズムには、線形回帰やロジスティック回帰がある。
また、最近では深層学習に基づく手法が主流となっており、特に自然言語生成、自然言語理解、対話システムの分野において大きな進展があり、広く使われている。例えば、ニューラル機械翻訳の分野では、翻訳精度が飛躍的に向上し、現在では自然な翻訳結果を得ることができる。
NLPの応用分野は多岐にわたり、ビジネス、医療、エンターテイメント、教育など、あらゆる分野で活用されています。以下にいくつかの事例を挙げる。
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機械翻訳: NLPの中でも最も有名な分野の一つが、機械翻訳となる。機械翻訳技術により、異なる言語間でのコミュニケーションを円滑にすることができ、Google翻訳やDeepLなどがその代表的な例となる。
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文書分類: NLPは、文書分類の分野でもよく使われる。これには例えば、スパムメールフィルタリング、ニュース記事の自動分類、商品レビューの分類などがある。
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感情分析: NLPを使って、テキストから感情を分析することができる。例えば、ある商品に対するレビューの感情を分析することができ、この技術は、企業が顧客の意見を把握し、製品の改善につなげることが可能となる。
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質問応答: 質問応答の分野でも、NLPが活用されている。これには例えば、SiriやAlexaのような音声アシスタント、FAQの自動応答システムなどがある。
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対話システム: 対話システムの分野でも、NLPを使って人間と自然な対話をすることができるようになっている。これには、顧客対応の自動応答システムや、チャットボットなどがある。
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自然言語生成け NLPは、自然言語生成の分野でも活用される。例えば、自動要約、文章生成、文章校正などがある。
ここではこのような自然言語処理技術に関して、様々な理論と応用およびその実装に関して述べる。
自然言語処理技術について
岩波データサイエンスシリーズVol2「統計的自然言語処理-ことばを扱う機械」の序文より。
-ことばは、人と人のコミュニケーションに用いられる道具となる。人間がことばを身につけることは容易で、特別な才能や長く地道な訓練などは必要ない。ところが、人間以外が言葉を操るのは不可能に近いほど難しい。言葉はとても不思議な存在となる。
自然言語処理は、そんなことばをコンピューターで取り扱おうとする研究となる。そのはじまりは今コンピューターの原形が生まれたのと同じ1940年代であり、コンピューターでことばを扱うことは、その誕生時からの夢であった。
当初の自然言語処理は「ことばとは、このようなものだ」という規則を書き連ねることで実現していた。しかし、ことばは極めて多様で、常に変化し、人や文脈によって解釈が異なりうる。そのすべてを規則として記すのは現実的ではなく、その後規則による自然言語処理に代わって1990年代後半よりデータ、すなわち実際の自然言語の分に基づく統計的な推論が主流となっていく。統計的な自然言語処理とは、乱暴にいえば「言葉が実際にどのように使われているのか」というモデルをたてて問題を解くものとなる。
自然言語処理は統計的なアプローチのもとで大きく前進するが、特にここ5 年10年は、これまで解けなかった問題を解くなどの目覚ましい進展を見せている。そこで活躍する数々の手法は、もんだいを単純に解くだけでなく、「見えない言葉の裏側」をも推論するという共通点を持つ。-
本ブログでは、このようなコンピューターを使った自然言語処理に対して、まず「自然言語とはどんなものか」という観点から(2)哲学、言語学、数学からみた自然言語について述べ、更に(3)自然言語処理技術全般、更にそれらの中でも特に重要な(4)言葉の類似性(similarity)について詳細に述べている。そしてそれらをコンピューターの中で利用するための(5)各種ツールと、具体的なプログラミング(6)実装について述べ、現実のタスクに活用できるような情報を共有している。
このように自然言語処理は、現実世界の情報をコンピューターで扱うことができるようにするデジタルトランスフォーメーションのや、各種人工知能のアプリケーションを構築するための根幹にある技術であり、それらに関しては別項を共に参照して頂けれ場と思う。
更に、近年の統計的自然言語処理の発展は、機械学習技術の発展と切っても切れないものであり、本ブログでは、それらに関しても詳細情報は別項にて参照できるような構成となっている。
実装
自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)は、人間の自然言語をコンピュータで処理するための技術の総称となる。NLPは、テキストデータを理解し、解釈し、生成するための方法やアルゴリズムを開発することが目標となる。
ここではこの自然言語処理に用いられる各種アルゴリズムとそれらを実装したライブラリやプラットフォーム、および各種適用事例(文書分類、固有名認識、要約、言語モデリング、感情分析、質問応答)での具体的な実装例について述べている。
自然言語処理（NLP）の前処理は、テキストデータを機械学習モデルや解析アルゴリズムに適した形に整えるプロセスとなる。機械学習モデルや解析アルゴリズムは、全てのデータに対しても高いパフォーマンスを確保できるわけではない為、適切な前処理の選択はNLPタスクを成功させるための重要な要件となる。以下に代表的なNLPの前処理方法について述べる。これらの手法は、データやタスクの特性を踏まえた上で試行錯誤的に実行されることが一般的となる。
自己学習（Self-Supervised Learning）は、機械学習の一分野で、ラベルのないデータから学習を行うアプローチの一つであり、言語処理の自己学習アプローチは、言語モデルの訓練や表現学習において広く利用されている手法となる。以下に、言語処理の自己学習アプローチの概要について述べる。
Word Sense Disambiguation（WSD）は、自然言語処理（NLP）の分野で重要な課題の一つで、この技術の目的は、文中の単語が複数の意味で使われている場合に、正確にその単語の意味を特定することとなる。言い換えれば、同じ単語が文脈によって異なる意味を持つ場合、WSDはその正しい意味を特定しようとする。WSDは、機械翻訳、情報検索、質問応答システムなど、さまざまなNLPタスクで重要な前処理ステップとなる。文中の単語がどの意味で使用されているかを正確に理解することができれば、システムはより適切で意味の通った結果を生成できる可能性が高まる。
感情を抽出するために人工知能技術を使用する方法には主に(1)自然言語処理、(2)音声認識、(3)画像認識、(4)生体情報分析等のアプローチがある。これらの手法は、機械学習やディープラーニング等のアルゴリズムと組み合わされ、基本的には大量のトレーニングデータを用いて検出される。また、異なるモダリティ（テキスト、音声、画像、生体情報など）を組み合わせて感情を総合的に把握するアプローチもより精度の高い手法となる。
テキストデータから感情を抽出する手法としては、具体的には、文章をトークンに分割し、単語の意味や文脈を理解するために機械学習アルゴリズムを使用し、感情分析のためのデータセットを使用してモデルをトレーニングすることで、未知のテキストに対して感情コンテキストを予測することが実現される。
Sentiment Lexicons（感情極性辞書）は、単語やフレーズがどれだけ肯定的または否定的であるかを示すための辞書となる。これを使用して統計的手法で感情分析を行う方法は(1)単純なカウントベースの手法、(2)重み付け手法、(3)TF-IDFを組み合わせた手法、(4)機械学習アプローチ等がある。
自然言語処理（NLP）を用いた文章の評価は、テキストデータの品質や特性を定量的または定性的に評価するプロセスであり、さまざまなNLPタスクやアプリケーションに関連した手法となる。ここでは様々な文書評価の宗法について述べている。
自然言語処理（NLP）を用いた語彙学習は、プログラムが言語の語彙を理解し、言葉の意味や文脈を学習するプロセスで、語彙学習は、NLPタスクの中核であり、テキストデータから単語やフレーズの意味を抽出し、モデルが自然言語をより効果的に理解できるようにするための重要なステップとなる。ここでは、この語彙学習の概要、様々なアルゴリズム及び実装例について述べている。
機械学習において多義語（homonyms）への対応は、自然言語処理（NLP）や情報検索などのタスクにおいて重要な課題の一つとなる。多義語は同じ単語が異なる文脈で異なる意味を持つ場合を指し、多義性の問題を解決するために様々なアプローチが存在している。
機械学習における多言語対応（Multilingual NLP）とは、複数の言語に対応する自然言語処理（NLP）モデルやアプリケーションを開発するための分野であり、機械学習と自然言語処理の分野において重要な課題であり、異なる文化と言語コミュニティにサービスを提供するための要素となる。
言語検出（Language Detection）アルゴリズムは、与えられたテキストがどの言語で書かれているかを自動的に判定するための手法であり、言語検出は、多言語処理、自然言語処理、ウェブコンテンツの分類、機械翻訳の前処理など、さまざまなアプリケーションで使用されるものとなる。ここでは一般的な言語検出アルゴリズムと手法について述べる。
機械学習における翻訳モデルは、自然言語処理（NLP）の分野で広く使用されており、ある言語から別の言語へのテキスト翻訳を自動化するために設計されているものとなる。これらのモデルは、文の構造と意味を理解し、翻訳を行うために統計的手法や深層学習アーキテクチャを使用している。
多言語エンベディング（Multilingual Embeddings）は、異なる言語のテキストデータをベクトル空間に埋め込む技術となる。この埋め込みは、テキストデータ内の言語情報を数値ベクトルとして表現し、異なる言語のテキストを同じベクトル空間内に配置することができ、多言語エンベディングは、多言語処理、翻訳、クラス分類、感情分析などの自然言語処理（NLP）タスクで有用なアプローチとなる。
Leskアルゴリズムは、自然言語処理の分野で、単語の意味を判定するための手法の一つであり、特に、単語の多義性解消（Word Sense Disambiguation, WSD）に使用されるアプローチとなる。多義性解消は、一つの単語が複数の異なる意味（sense）を持つ場合に、文脈に応じて正しい意味を選択する問題となる。
エイヒンホルツアルゴリズム（Aho-Hopcroft-Ullman Algorithm）は、文字列検索やパターンマッチングなどの文字列処理問題において、効率的なアルゴリズムとして知られているものとなる。このアルゴリズムは、文字列処理における基本的なデータ構造であるトライ（Trie）と有限オートマトン（Finite Automaton）を組み合わせて、文字列のパターン検索を効率的に行い、主に文字列マッチングに用いられるが、コンパイラやテキスト検索エンジンなど幅広い分野で応用されているものとなる。
サブワードレベルのトークン化は、テキストデータを単語よりも小さなサブワード（部分単語）に分割する自然言語処理（NLP）のアプローチとなる。これは、文の意味を理解しやすくし、語彙の制約を緩和するために使用される。サブワードレベルのトークン化を行う方法にはいくつかのアプローチがある。
Byte Pair Encoding（BPE）は、テキストデータの圧縮とトークン化に使用されるテキスト符号化手法の一つとなる。BPEは特に自然言語処理（NLP）のタスクで広く使用され、効果的なトークン化手法として知られている。
SentencePieceは、テキストデータのトークン化（分割）を行うためのオープンソースのライブラリおよびツールキットとなる。SentencePieceは、特に異なる言語や文字セット、テキストデータの多様性に対応するために設計されており、多くの自然言語処理（NLP）タスクで使用されている。
InferSent（インファーセント）は、自然言語処理（NLP）のタスクにおいて、文の意味表現を学習するための手法であり、文の埋め込み（ベクトル表現）を学習し、そのベクトルを用いて文の類似性や意味的な関連性を評価することができるものとなる。以下は、InferSentの概要についての主な特徴となる。
Skip-thought vectors（Skip-thought ベクトル）は、文の意味表現を生成するニューラルネットワークモデルで、文脈を考慮した文の埋め込み（embedding）を学習するために設計されたものであり、2015年にKirosらによって提案されている。このモデルは、文の前後の文脈を考慮して、文を連続的なベクトル空間に埋め込むことを目的としている。以下に、Skip-thought vectorsの主な概念と構造について述べる。
- Unigram Language Model Tokenizerの概要とアルゴリズム及び実装例について
Unigram Language Model Tokenizer（UnigramLM Tokenizer）は、自然言語処理（NLP）タスクで用いられるトークン化アルゴリズムの一つとなる。Unigram Language Model Tokenizerは、単語をトークン化する従来のアルゴリズムとは異なり、部分単語（サブワード）のトークン化に焦点を当てている。
- WordPieceの概要とアルゴリズム及び実装例について
WordPieceは、自然言語処理（NLP）タスクで用いられるトークン化アルゴリズムの一つで、特に”BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について“にも述べているBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）などのモデルで広く採用されている手法となる。
GloVe（Global Vectors for Word Representation）は、単語の分散表現（word embeddings）を学習するためのアルゴリズムの一種となる。単語の分散表現は、単語を数値ベクトルとして表現する方法であり、自然言語処理（NLP）のタスクで広く使用されている。GloVeは、特に単語の意味を捉えるために設計されており、単語の意味的な関連性をキャプチャする能力に優れている。ここでは、このGloveに関しての概要、アルゴリズム及び実装例について述べている。
FastTextは、Facebookが開発した自然言語処理（NLP）のためのオープンソースのライブラリで、単語埋め込み（Word Embeddings）の学習とテキスト分類などのNLPタスクの実行に使用できるツールとなる。ここではこのFastTextのアルゴリズム及び実装例について述べている。
ELMo（Embeddings from Language Models）は、自然言語処理（NLP）の分野で利用される単語埋め込み（Word Embeddings）の方法の一つであり、2018年に提案され、その後のNLPタスクで大きな成功を収めたものとなる。ここでは、このELMoの概要とアルゴリズム及び実装例について述べている。
Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）モデルは、系列データを入力として取り、系列データを出力するための深層学習モデルであり、特に、異なる長さの入力系列と出力系列を扱うことができるアプローチとなる。Seq2Seqモデルは、機械翻訳、文章の要約、対話システムなど、さまざまな自然言語処理タスクで広く利用されている手法となる。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、BERTは2018年にGoogleの研究者によって発表され、大規模なテキストコーパスを使って事前学習された深層ニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理（NLP）の分野で非常に成功した事前学習モデルの一つとなる。以下にBERTの主要な特徴と概要について述べる。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、オープンAIが開発した自然言語処理のための事前学習モデルであり、Transformerアーキテクチャを基にして、大規模なデータセットを使用して教師なし学習によって学習されるものとなる。
ULMFiT（Universal Language Model Fine-tuning）は、2018年にJeremy HowardとSebastian Ruderによって提案された、自然言語処理（NLP）タスクにおいて事前学習済みの言語モデルを効果的にファインチューニングするためのアプローチとなる。このアプローチは、転移学習と訓練の段階ごとのファインチューニングを組み合わせて、さまざまなNLPタスクで高い性能を達成することを目的としている。
Transformerは、2017年にVaswaniらによって提案され、機械学習と自然言語処理（NLP）の分野で革命的な進歩をもたらしたニューラルネットワークアーキテクチャの1つとなる。ここではこのTransformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装について述べている。
- トランスフォーマーXLについて
「トランスフォーマーXL」は、自然言語処理（NLP）などのタスクで成功を収めた深層学習モデルであるトランスフォーマー（Transformer）の拡張バージョンの一つとなる。トランスフォーマーXLは、文脈の長期依存関係をより効果的にモデル化することを目指して設計されており、過去のトランスフォーマーモデルよりも長いテキストシーケンスを処理できるようになっている。
- Transformer-based Causal Language Modelの概要とアルゴリズムおよび実装例について
Transformer-based Causal Language Model（Transformativeベースの因果言語モデル）は、自然言語処理（NLP）タスクで非常に成功しているモデルの一種で、“Transformerモデルの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べているTransformerアーキテクチャをベースにして、特に文章の生成タスクに適したものとなる。以下にTransformer-based Causal Language Modelの概要について述べる。
- Relative Positional Encodingについて
Relative Positional Encoding（RPE）は、トランスフォーマー・アーキテクチャを使用するニューラルネットワークモデルにおいて、単語やトークンの相対的な位置情報をモデルに組み込むための手法となる。トランスフォーマーは、自然言語処理や画像認識などの多くのタスクで非常に成功しているが、トークン間の相対的な位置関係を直接モデリングするのは得意ではない。そのため、相対的な位置情報をモデルに提供するためにRPEが使用されている。
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自然言語処理を活用したユーザーカスタマイズ型学習支援
自然言語処理（NLP）を活用したユーザーカスタマイズ型の学習支援は、教育分野やオンライン学習プラットフォームなど、様々な分野で提供されている。このセクションでは、使用されている様々なアルゴリズムとその具体的な実装について説明します。
- 自動要約技術の概要とアルゴリズムおよび実装例について
自動要約技術は、大きなテキスト文書や文章を短く、要点を押さえた形にまとめるための技術となり、情報の圧縮や要約された情報の理解を容易にするため、情報検索、情報処理、自然言語処理、機械学習などの分野で広く利用されているものとなる。ここでは、この自動要約技術の概要、様々なアルゴリズムおよび実装例について述べている。
- 自然言語処理を用いたオンラインディスカッションのモニタリングと支援について
自然言語処理（NLP）を用いたオンラインディスカッションのモニタリングと支援は、オンラインコミュニティ、フォーラム、ソーシャルメディアプラットフォームなどで活用され、ユーザーエクスペリエンスの向上、適切なコミュニケーションの促進、問題の早期検出などに役立つアプローチとなる。ここでは、この自然言語処理（NLP）を用いたオンラインディスカッションのモニタリングと支援について様々なアルゴリズムと実装について述べる。
探索アルゴリズム（Search Algorithm）とは、問題の空間内で目標を見つけるために使用される計算手法の一群を指す。これらのアルゴリズムは、情報検索、組み合わせ最適化、ゲームプレイ、ルートプランニングなど、さまざまな領域で幅広く応用されている。ここでは、この探索アルゴリズムに関して様々なアルゴリズムと応用事例および具体的な実装について述べている。
多目的探索アルゴリズム（Multi-Objective Optimization Algorithm）は、複数の目的関数を同時に最適化するためのアルゴリズムとなる。多目的最適化は、1つの最適解を求めるのではなく、複数の最適解の中からバランスの取れた解（パレート最適解セット）を見つけることを目的としており、このような問題は、実世界の多くの複雑なシステムや意思決定問題に適用されている。ここではこの多目的探索アルゴリズムの概要とアルゴリズム及び実装例について述べている。
自動機械学習（AutoML）は、機械学習モデルの設計、トレーニング、最適化のプロセスを自動化するための手法やツールを指す。AutoMLは、機械学習の専門知識が限られているユーザーや、効率的なモデルの開発を求めるユーザーにとって特に役立つものであり、以下の主な目標を持っている。ここでは、このAutoMLの概要と様々な実装例について述べている。
類似性（similarity）は、二つ以上のオブジェクトや事物が共通の特徴や性質を持ち、互いに似ていると見なされる程度を表す概念であり、比較や関連性の観点からオブジェクトを評価したり、分類やグループ化を行ったりする際に重要な役割を果たしている。ここでは、様々なケースでの類似度の概念と一般的な計算方法について述べている。
学習するデータの量が少ない(スモールデータ)という課題は、機械学習の精度を下げる要因として様々なタスクで現れる問題となる。スモールデータでの機械学習は、データの制約や過学習のリスクを考慮しながら、様々なアプローチをとる。ここではそれぞれのアプローチの詳細と実装例について述べている。
- 転移学習の概要とアルゴリズムおよび実装例について
転移学習（Transfer Learning）は、機械学習の一種であり、あるタスクで学習したモデルや知識を、異なるタスクに適用する技術であり、通常、新しいタスクに必要なデータが少ない場合や、高い性能を要求するタスクにおいて、転移学習が有用となる。ここでは、この転移学習の概要及び様々なアルゴリズムと実装例について述べている。
サポートベクトルマシン(Support Vector Machine, SVM)は、パターン認識や機械学習の分野で広く使用される教師あり学習アルゴリズムであり、基本的にはデータを2つのクラスに分類するための境界面(識別面)を見つけることを目的としている。SVMの目的は、特徴ベクトル空間上でクラス間の最適な分離超平面を見つけることであり、この分離超平面は、特徴空間上のデータ点との最大マージンを持つように決定されるものとなる。マージンは、分離超平面と最も近いデータ点（サポートベクトル）との距離として定義され、SVMでは、マージン最大化の問題を解くことで最適な分離超平面を見つけることができる。
ここではこのサポートベクトルマシンの様々な実用例とそれらのpythonによる実装について述べる。
LightGBMは、Microsoftが開発したGradient Boosting Machine（GBM）のフレームワークであり、大規模なデータセットに対して高速かつ高精度なモデルを構築できるように設計されている機械学習のツールとなる。ここではpyhton、R、Clojureでの実装について述べる。
ここではpython Kerasの概要と基本的な深層学習タスク(MINISTを用いた手書き文字認織、Autoencoder、CNN、RNN、LSTM)への具体的な適用例について述べている。
RNN（Recurrent Neural Network）は、時系列データやシーケンスデータをモデル化するためのニューラルネットワークの一種であり、過去の情報を保持し、新しい情報と組み合わせることができるため、音声認識、自然言語処理、動画解析、時系列予測など、さまざまなタスクで広く使用されているアプローチとなる。
LSTM（Long Short-Term Memory）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、主に時系列データや自然言語処理（NLP）のタスクにおいて非常に効果的な深層学習モデルとなる。LSTMは、過去の情報を保持し、長期的な依存関係をモデル化することができるので、短期的な情報だけでなく、長期的な情報を学習するのに適した手法となる。
- Bidirectional LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について
Bidirectional LSTM（Long Short-Term Memory）は、リカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、時系列データや自然言語処理などのシーケンスデータに対するモデリングに広く使用されている手法となる。Bidirectional LSTMは、シーケンスデータを過去から未来方向へと同時に学習し、そのコンテキストをより豊かに捉えることができる特徴がある。
- GRU（Gated Recurrent Unit）について
GRU（Gated Recurrent Unit）は、”RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“でも述べている再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、特に時系列データやシーケンスデータの処理に広く使用される深層学習モデルとなる。GRUは”LSTMの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているLSTM（Long Short-Term Memory）と同様に長期的な依存関係をモデル化するために設計されているが、LSTMよりも計算コストが低いことが特徴となる。
- Bidirectional RNN（BRNN）について
Bidirectional Recurrent Neural Network（BRNN）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、過去と未来の情報を同時に考慮することができるモデルとなる。BRNNは、特にシーケンスデータを処理する際に有用で、自然言語処理や音声認識などのタスクで広く使用されている。
- Deep RNNについて
Deep RNN（Deep Recurrent Neural Network）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、複数のRNN層を積み重ねたモデルとなる。Deep RNNは、シーケンスデータの複雑な関係をモデル化し、より高度な特徴表現を抽出するのに役立ち、通常、Deep RNNは時間方向に多層で積み重ねられたRNNレイヤーから構成されている。
- Stacked RNNについて
Stacked RNN（スタックされた再帰型ニューラルネットワーク）は、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種で、複数のRNN層を積み重ねて使用するアーキテクチャであり、より複雑なシーケンスデータのモデリングが可能になり、長期依存性を効果的にキャプチャできるようになる手法となる。
- Echo State Network (ESN)について
Echo State Network（ESN）は、リザーバーコンピューティングの一種で、時系列データやシーケンスデータの予測、分析、パターン認識などに使用されるリカレントニューラルネットワーク（RNN）の一種となる。ESNは、非常に効率的で簡単に訓練でき、さまざまなタスクで良好な性能を発揮することがある。
- Pointer-Generatorネットワークの概要とアルゴリズムおよび実装例について
Pointer-Generatorネットワークは、自然言語処理（NLP）のタスクで使用される深層学習モデルの一種であり、特に、抽象的な文章生成、要約、文書からの情報抽出などのタスクに適した手法となる。このネットワークは、文章を生成する際に、元の文書からのテキストの一部をそのままコピーすることができる点が特徴となる。
- BERTの概要とアルゴリズム及び実装例について
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、BERTは2018年にGoogleの研究者によって発表され、大規模なテキストコーパスを使って事前学習された深層ニューラルネットワークモデルであり、自然言語処理（NLP）の分野で非常に成功した事前学習モデルの一つとなる。ここでは、このBERTの概要とアルゴリズムおよび実装例について述べている。
スパースモデリングは、信号やデータの表現においてスパース性(疎な性質)を利用する手法となる。スパース性とは、データや信号において非ゼロの要素がごく一部に限られている性質を指す。スパースモデリングでは、スパース性を活用してデータを効率的に表現し、ノイズの除去、特徴選択、圧縮などのタスクを行うことが目的となる。
ここではこのスパースモデリングに関して、Lasso、コンプレッション推定、Ridge正則化、エラスティックネット、Fused Lasso、グループ正則化、メッセージ伝搬アルゴリズム、辞書学習等の各種アルゴリズムの概要と、画像処理、自然言語処理、推薦、シグナル処理、機械学習、信号処理、脳科学等の様々な適用事例に対する実装について述べている。
- 重複のあるグループ正則化の概要と実装例について
重複のあるグループ正則化（Overlapping Group Lasso）は、機械学習や統計モデリングにおいて、特徴選択やモデルの係数の推定に使用される正則化手法の一種であり、通常のグループ正則化とは異なり、特徴が複数のグループに同時に属することが許容される手法となる。ここではこの重複のあるグループ正則化の概要と様々な実装例について述べる。
トピックモデルは、大量のテキストデータからトピック(テーマやカテゴリ)を自動的に抽出するための統計的モデルとなる。ここでのテキストデータの例としては、ニュース記事、ブログ記事、ツイート、顧客レビューなどがある。トピックモデルは、データ内の単語の出現パターンを分析し、トピックの存在と各単語のトピックへの関連性を推定する原理となる。
ここではこのトピックモデルの概要と、主にpythonのライブラリを利用した様々な実装(ドキュメントからのトピックの抽出、ソーシャルメディアの分析、レコメンデーション、画像情報のトピック抽出、音楽情報からのトピックの抽出)について述べている。
劣モジュラ最適化（Submodular Optimization）は、組合せ最適化の一種であり、特定の性質を持つ関数である劣モジュラ関数を最大化または最小化する問題を解決する手法となる。ここでは、この劣モジュラ最適化に関して、様々なアルゴリズム、適用事例、及びそれらの実装例について述べている。
ナレッジグラフは、情報を関連性のあるノード(頂点)とエッジ(つながり)の集合として表現するグラフ構造であり、異なる主題やドメインの情報を結び付け、その関連性を可視化するために使用されるデータ構造となる。ここではこのナレッジグラフの自動生成に関して様々な手法での概要とpythonによる具体的な実装について述べている。
ナレッジグラフは、情報を関連性のあるノード(頂点)とエッジ(つながり)の集合として表現するグラフ構造であり、異なる主題やドメインの情報を結び付け、その関連性を可視化するために使用されるデータ構造となる。ここではこのナレッジグラフの様々な活用事例とpythonによる具体的な実装例について述べる。
Causal Forestは、観測されたデータから因果効果を推定するための機械学習モデルであり、ランダムフォレストをベースにしており、因果推論に必要な条件に基づいて拡張されたものとなる。ここでは、このCausal Forestの概要と適用事例およびRとPythonによる実装について述べている。
ChatGPTやStable Diffusionのような生成系のモジュールをコードレスに利用可能なオープンソースのツールとしてtext-generation-webuiとAUTOMATIC1111等がある。今回は、これらを用いたテキスト生成/画像生成のモジュールの利用法保について述べる。
自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)は、機械学習の一種であり、教師あり学習の一種と考えることができる。教師あり学習では、ラベル付きのデータを使用してモデルを訓練するのに対して、自己教師あり学習では、ラベルの代わりにデータ自体を利用してモデルを訓練する手法となる。ここではこの自己教師あり学習に対して、様々なアルゴリズムと適用事例、実装例について述べている。
オンライン予測(Online Prediction)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを使用してリアルタイムに予測を行う手法となる。”オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装“で述べたオンライン学習は、モデルの学習は逐次行うが、モデルの適用の即時性は明確に定義されていないのに対して、オンライン予測は、新たなデータが到着した時点で即座に予測を行い、その結果を利用することが特徴となる。
ここではこのオンライン予測に関しては様々な適用事例と具体的な実装例について述べている。
構造学習(Structural Learning)は、機械学習の一分野であり、データの構造や関係性を学習する手法を指し、通常、教師なし学習や半教師あり学習の枠組みで使用されるものとなる。構造学習は、データの中に存在するパターン、関係性、または構造を特定し、それをモデル化し、データの背後にある隠れた構造を明らかにすることを目的としている。構造学習は、グラフ構造、木構造、ネットワーク構造など、さまざまなタイプのデータ構造を対象としている。
ここでは、この構造学習に関して様々な適用事例と具体的な実装例について述べている。
マルチモーダル検索は、複数の異なる情報源やデータモダリティ(例: テキスト、画像、音声など）を統合し、ユーザーが情報を検索・取得するための手法となる。このアプローチにより、複数の情報源から得られる情報を効果的に組み合わせて、より多角的で豊かな検索結果を提供することが可能となる。ここではこのマルチモーダル検索に対して、Elasticsearchを用いたもの、更に機械学習技術を用いたものについての概要と実装について述べている。
Elasticsearchは、検索、分析、およびデータ可視化のためのオープンソースの分散型検索エンジンであり、機械学習(Machine Learning, ML)技術も統合されており、データ駆動型のインサイトや予測を実現するために活用することができるプラットフォームとなっている。ここではこのElasticsearchでの機械学習技術の様々な活用と具体的な実装について述べている。
Elasticsearchは、オープンソースの分散型検索エンジンであり、高速なテキスト検索やデータ分析を可能にするための多くの機能を提供している。また、Elasticsearchの機能を拡張するための様々なプラグインも利用できる。ここではこのプラグインと具体的な実装について述べている。
- Clojureを使った自然言語処理(1) OpenNLP,kuromiji,jumanの紹介
- Clojureでのliblinearと自然言語をを用いた文の分類
- tfidfの概要とClojureによる実装 tfidfの概要とClojureによる実装
- Clojureでのstopword除去 Clojureでのストップワード除去
- Clojureでのone hot vectorとcategory vector
- Rを使った文字列操作
- PythonとKerasを使った深層学習による2クラス分類
二値分類(2クラス分類)の例として、映画レビューのテキストの内容に基づいて、映画レビューを肯定的なレビューと否定的なレビューに分けるタスクについて述べる。
IMDb(Internet Movie Database)データベースセット(前処理された状態でKerasに含まれている)から収集された、「肯定的」または「否定的な50,000件のレビューでそれぞれ否定的な50%のレビューと肯定的な50%のレビューで構成されている訓練用の25,000件のデータとテスト用の25,000件のデータを用いる。
Kerasを用いてDense層とsigmaid関数を使って実際の計算を行ったものについて述べる。
reutersのニュース配信データ(Kerasの一部としてパッケージされている)を相互排他なトピック(クラス)に分類するネットワークを構築する。クラスの数が多いため、この問題は多クラス問題(multiclass clasification)の一例となる。各データ点は一つのカテゴリ(トピック)にのみ分類される。そう考えると、これは具体的には、多クラス単一ラベル分類(single-label multiclasss classification)問題となる。各データ点が複数のカテゴリ(トピック)に分類される可能性がある場合は、多クラス多ラベル分類(multilabel multiclass classification)問題を扱うことになる。
Keraを用いて主にDense層とRelu関数を用いて実装して評価している。
- pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(1)学習のためのテキストデータの前処理
自然言語(テキスト)を扱う深層学習はシーケンスを処理するための基本的なディープラーニングアルゴリズムは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と一次元の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の2つとなる。
DNNモデルで可能となるのは、多くの単純なテキスト処理タスクを解決するのに十分なレベルで、文語の統計的な構造をマッピングするものとなる。自然言語処理(Natural Language Processing:NLP)のためのディープラーニングは、コンピュータービジョンがピクセルに適用されるパターン認織であるのと同様に、単語、文章、段落に適用されるパターン認織となる。
テキストのベクトル化は複数の方法で行うことができる。(1)テキストを単語に分割し、各単語をベクトルに変換する、(2)テキストを文字に分割し、各文字をベクトルに変換する、(3)Nグラムの単語または文字を抽出し、Nグラムをベクトルに変換する。
ベクトルの形態としては、one-hotエンコード、単語埋め込み(word embedding)。学習済みの単語埋め込みのデーベースが様々に提供されている(Word2Vec、Global Vectors for Word Representation(GloVe)、iMDbデータセット)がある。
- pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(2)SimpleRNNとLSTMの適用
全結合ネットワークや畳み込みニューラルネットワークなどに共通する特徴の一つは、記憶をもっといないこととなる。これらのネットワークに渡される入力はそれぞれ個別に処理され、それらの入力にまたがって状態が維持されることはない。そうしたネットワークでシーケンスや時系列データを処理するときには、シーケンス全体を一度にネットワークに提供することで、単一のデータ点として扱われるようにする必要がある。このようなネットワークはフィードフォワードネットワーク(feedforward network)と呼ばれる。
これに対して、人が文章を読むときには、単語を目で追いながら、見たものを記憶していく。これにより、その文章の意味が流れるように表現される。生物知能は、情報を斬新的に処理しながら、処理しているものの内部モデルを維持する。このモデルは過去の情報から構築され、新しい情報が与えられるたびに更新される。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)も、非常に単純化されているものの、原理は同じとなる。この場合は、シーケンスの処理は、シーケンスの要素を反復的に処理するという方法で行われる。そして、その過程で検出されたものに関連する情報は、状態として維持される。実質的には、RNNは内部ループを持つニューラルネットワークの一種となる。
ここではKerasを用いた基本的なRNNであるSimple RNNと、高度なRNNとしてLSTMの実装について述べている。
- pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(3)リカレントニューラルネットワークの高度な使い方(GRU)
RNNの性能と汎化力を向上させる高度な手法について述べる。ここでは気温を予測する問題を例に、建物の屋上に取り付けられたセンサーから送られてくる気温、気圧、湿度といった時系列データにアクセスする。それらのデータをもちに、最後のデータ点から24時間後の気温を予測するという難易度の高い問題を解き、時系列データを扱う時に直面する課題について述べる。
具体的にはリカレントドロップアウト、リカレント層のスタック等のテクニックを用いて最適化し、GRU(Gated Recurrent Unit)層を利用するアプローチについて述べる。
- pythonとKerasによるテキストとシーケンスのためのDNN(4)双方向RNNと畳み込みニューラルネットワークでのシーケンス処理
最後に述べる手法は、双方向RNN(bidirectional RNN)となる。双方向RNNは一般的なRNNの一つであり、特定のタスクにおいて通常のRNNよりもよい性能が得られる。このRNNは自然言語処理(NLP)でよく使用される。双方向RNNについては、NLPのためのスイスアーミイナイフのように万能なディープラーニングと考えられる。
RNNの特徴は、順序(時間)に依存することとなる。そのため時間刻みをシャッフルしたり逆の順序にすると、RNNがシーケンスから抽出する表現がすっかり変わる可能性がある。双方向RNNは、RNNの順序に敏感な性質を利用して、順方向と逆の方向でのシーケンスを処理することで、一方向では見落としているパターンを捕捉することを目的として構築されたものとなる。
- pythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニング(1)LSTMを使ったテキスト生成
今回はpythonとKerasによるジェネレーティブディープラーニングとしてLSTMを用いたテキスト生成について述べる。
深層学習を利用したデータの生成に関しては、2015年には、GoogleのDecDreamアルゴリズムによる画像をサイケデリックな犬の目やパレイドリックな作品に変換するもの、2016年にはLSTMアルゴリズムにより生成れさた(完全なセリフ付きの)脚本に基づいた「sunspring」という短編映画や、様々な音楽の生成が提案されている。
これらは深層学習のモデルで、学習された画像、音楽、物語の統計的な潜在空間(latent space)から、サンプルを抽出することで実現されている。
今回はまず、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使ってシーケンス(系列)データを生成する手法について述べる。ここではテキストデータを例に述べるが、全く同じ手法を使ってあらゆる種類のシーケンスデータ(音楽や絵画の筆跡データ等)への応用が可能となる。また、Googleのsmart replay等のチャットボットでの音声合成や対話生成にも活用することができる。
- PyTorchによる発展ディープラーニング(OpenPose, SSD, AnoGAN,Efficient GAN, DCGAN,Self-Attention, GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)
pyhtorchを用いた発展的ディープラーニング技術の(OpenPose, SSD, AnoGAN,Efficient GAN, DCGAN,Self-Attention, GAN, BERT, Transformer, GAN, PSPNet, 3DCNN, ECO)の具体的な実装と応用。
ツール
- 自然言語処理のツールの紹介利用可能な各種OSS
今回は自然言語処理の活用にかかせない各種ツール群について述べる。生テキストからの処理の処理ツールに関しては、openrefineのようなデータクレンジングツールや類似性の評価のツール等がある。その他のさまざまなOSSのツールに関しても述べている。
機械学習プロフェッショナルシリーズ「深層学習による自然言語処理」より。自然言語の画像認識や音声認識と大きく異なる特徴として、処理対象が離散的な「記号」であるというものがある。その反面ニューラルネットの中身はベクトルや行列で表された連続値(最適化の計算も連続的な関数計算として行われる)である為、自然言語処理の処理単位である単語や文といった「離散的な」記号を深層学習/ニューラルネットで処理できるようにベクトルや行列のような「実数値連続領域のデータ」に変換する必要がある。
- OpenNLP オープンソースの自然言語処理ツール
Apache OpenNLPは、 Apache Software Foundation のもとで管理されているオープンソース製品で、自然言語処理のための教師あり学習ツールセットとなる。提供する機能としては、「Language Detector」,「Sentence Detector」,「Tokenizer」,「Name Finder」,「Document Categorizer」,「Part-of-Speech Tagger」,「Lemmatizer」,「Chunker」,「Parser」等基本的な自然言語処理ツールとしてはほぼ揃っている。古いバージョンでは日本語が対応していなかったが、新しいバージョン1.9.0から正式に日本語がサポートされるようになった。
- JumanとKNP 日本語形態素解析とかかり受け解析ツール
JumanとKNPは京都大学で開発された形態素解析と構文・格・照応解析を行うシステムとなる。Juman(Juman++)は、Recurrent Neural Network Language Model(RNNLM) を用いた形態素解析システムで、文を入力すると単語の並びの意味的な自然さを考慮した解析を行って単語に分割し、それぞの単語ごとに文法・辞書等を出力する。KNPはこのJumanの解析結果を入力として、文節および基本句間の係り受け関係，格関係，照応関係を出力するもので、係り受け関係，格関係および照応関係は，Webから自動構築した大規模格フレームに基づく確率的モデルにより決定されている。
- データクレンジングツールOpenRefine LODで利用されるツール
一般的に機械学習をしたり統計処理を行う場合、破損していたり、不正確だったり、処理しようとする目的に無関係なデータがあると(いわゆるゴミデータの存在)、結果が不正確になり目的が達成できなくなる。これらを防ぐためにデータを正確かつクリーンに処理する方法がデータクレンジングと呼ばれる手法となる。前回までに行った機械学習の前処理や、自然言語処理したデータの後処理でこれらのデータクレンジング処理が必要になる。
これらのデータクレンジングを行うツールの一つとして「openrefine」がある。これは、googleがgooglerefineという名で所有していたオープンソースを2012年よりオープンソースプロジェクトに移行し、OpenRefineと改名されたもので、エクセルに似た表示形式で表を処理する事が特徴となる
哲学/言語学/数学から見た自然言語
本ブログでは、「意味ってあるのか、意味とは何か、どういう仕方であるのか」という問いに対する答えについて、まず「意味を理解するロボットあるいはコンピューターを作るにはどうすればよいか」というフレーム問題から更に一歩踏み出した問いからスタートしている。
このようなロボットを考えることは、物理法則だけに従うモノにすぎないロボットが「意味の理解」を実現できるなら、意味がモノだけの世界にどう書き込めるかという問いに答えるヒントが得られるということにつながることが期待できる。
構造とはwikiによると「ひとつのものを作りあげている部分部分の組み合わせかた。ひとつの全体を構成する諸要素同士の、対立・矛盾・依存などの関係の総称。複雑なものごとの 部分部分や要素要素の 配置や関係」とある。数学の世界では、この「一つのものを作り上げている部分部分」をなるべく抽象化してそれらの関係を求めるということが基本のアプローチとなる。
以前述べたプログラミング言語は、形式言語と呼ばれる言語の一種となる。形式言語とは、もとになる記号の集合（アルファベット等）と，生成規則（文法）から，生成することの出来る文字列（言葉）の集合をいい、数理論理学と呼ばれる数学が理論的基盤となる。
数理論理学は数学の基礎となるもので、集合論や証明論等を用いて数学のありとあらゆるものを定義したり証明したりする学問である。有名なものではZFC公理系を用いた古典数学体系の証明などがある。ここで行われていることは大雑把に言うと、基本パーツを定義して、それらを組み合わせて、大きな世界を構築していくことになる。
この本の作者であるポール・ナースはある早春の日、庭に舞い込んできた蝶の姿を見て、自分とはまったく違うけれど、蝶は自分と同じく紛れもなく生きていて、動くことも感じることも反応することもできて「目的」に向かっているように感じ、「生きているということはいったいどういうことなんだろう」という疑問を持っている。「WHAT IS LIFE」は、物理学者エルヴィン・シュレディンガー「命とはなにか」からのオマージュとなる。
機械が知能を持っていると判断するためのテストとして、”会話とAI(チューリングテストから考える)“で述べているチューリングテストがある。このチューリングテストの基本的なアイデアは、人間との対話においてAIが人間と区別できないほどの知能を持っていれば、そのAIは人間と同等の知能を持っていると見なせるのではないかという仮説に基づいている。これに対してサールは「そもそもアルゴリズムに従って動く計算システムは知能をもてない。なぜなら、計算とは定義上形式的記号操作であり、そこに意味の理解はない」と結論づけている。
「気づく」とは、何かを注意深く観察したり、認識したりすることを指し、また、人が状況や物事に対して気付くということは、その人がある情報や現象を認識し、それに関する気持ちや理解を持つことを意味する。気づくことは、外界の変化や出来事に注意を払うことによって、新たな情報を得たり、理解を深めたりする重要な過程となる。今回は、この気づきとそれらに対する人工知能技術の適用について述べてみたいと思う。
コンピューターは2つのこと(だけ)をする。一つは計算をすること、もう一つは計算結果を覚えていること(だけ)だ。人間の歴史のほとんどでは、計算速度は人間の頭脳の速度で、計算結果の記録は人間の手による記述能力で制限されてきた。これはごく小さな問題だけが計算により解決できていたことに相当する。現代のコンピューターを使うことで、この問題処理能力が大幅に拡張されてきたこととなる。
ここで問題を計算で解決するための「計算的な思考」について考える。
すべての知識は宣言的(declaretive)もしくは命令的(imperative)かのいずれかに分類できる。宣言的知識とは、事実の記述で構成されたものとなり、例えば「xの平方根はyxy=xを満たすyのことである」は宣言的な知識となる。これは事実の記述であり、いかにして平方根を求めるかについては何も述べていない。
これに対して命令的知識とは「ハウツー」の知識であり、情報を導き出すためのレシピとなる。
我々のまわりの世界はつきつめると「具体」と「抽象」という2つの対立概念から成り立っている。「具体」という言葉がもっとも用いられるのは、何かをわかりやすく説明するときに「具体的に言うと…」とか、相手の話がわからないときに「もう少し具体的に話してもらえませんか?」のような場合となる。逆に「抽象」という言葉は「あの人の話は抽象的でわからない」といった文脈となる。
このように「具体=わかりやすい」「抽象=わかりにくい」というのが一般的に認知されているこれらの概念の印象となる。このように「抽象」という言葉は負の印象をもたれることがや多いが、実際は人間の思考の基本中の基本であり、人間を人間たらしめ、動物と決定的に異なる存在としている概念でもある。
AI（人工知能）は教育分野において大きな影響力を持ち、教育方法や学習プロセスを変革する潜在能力を秘めている。以下に、AIと教育に関するいくつかの重要な側面について述べる。
- 言語学全般
- ソシュールの言語学
- 言語行動
理論
- マルチタスク学習の概要と適用事例と実装例
マルチタスク学習（Multi-Task Learning）は、複数の関連するタスクを同時に学習する機械学習の手法となる。通常、個々のタスクは異なるデータセットや目的関数を持っているが、マルチタスク学習ではこれらのタスクを同時にモデルに組み込むことで、相互の関連性や共有できる情報を利用して互いに補完しあうことを目指している。
ここではこのマルチタスクに対して、共有パラメータモデル、モデルの蒸留、転移学習、多目的最適化等の手法の概要について述べ、自然言語処理、画像認識、音声認識、医療診断等の応用事例とpythonによる簡易な実装例について述べている。
オントロジーマッチングは、異なるオントロジーの意味的に関連するエンティティ間の対応関係を見つけることを目的とした技術となる。
これらの対応は、オントロジーエンティティ間の等価性や、結果、サブサンプション、ディスジョイントネスなどの他の関係を表すことができ、これまでに、データベース、情報システム、人工知能などの様々な観点から、多くの異なるマッチングソリューションが提案されてきている。
オントロジーマッチングを行うための方法としては、単純なストリングマッチングから始まり、様々な機械学習によるアプローチ、データの相互リンク、オントロジーのパーティショニングとプルーニング、コンテキストベースのマッチング、マッチャーのチューニング、アライメントのデバッグ、ユーザーによるマッチングへの参加など様々な手法が提案されている。
本ブログでは以下のページにてこれらオントロジーマッチングに対する様々な技術に関して述べている。
意味とは、以前「言語の意味に対する2つのアプローチ(記号表現と分散表現の融合)」で述べたように、文字(あるいは音声や画像)によって伝達される何らかの情報であると考えることができる。
この情報は存在することは確実だが、誰も見た事がないダークマターのようなもので、直接見ることはできず、それが及ぼす影響が現れる観測事象(文字や音声や画像等)から推定するアプローチしかできない。
あるシンボルBがあったとき、その意味がAであることが分かるためには、それ単体では確認する事ができず、同じ意味を持つ(であろうと人が判断した)シンボルとの相対関係(含意、パラフレーズ、同一、類似等)でしか確認できない。つまり、ダークマターである「意味」はそれ単体では観測する事ができず、比較する対象が存在して初めてそのシンボルの意味が定義されるものとなる。
Eliza系統の意味を理解しない初期の対話エンジン(人工無能)についての紹介と、言葉の意味と対話との関係をヴィトゲンシュタインの論理哲学、ジェームスジョイスによるメタ文学、禅の悟りに至る十牛図の紹介と禅問答を通して分析し、さらに近年開発されているBERTをベースとしたブッダボットについて紹介する。
本書は北海道大学でAI研究を行っている川村秀憲教授によるものとなる。川村教授はAI川柳のシステムをも作っており、それらは川村研(調和研)のツイッターでも見ることができる。たとえば世界平和に関する句として「人類の平和を祈り笑い合う」やピアノをお題にした句として「久しぶり妻にピアノを聞かされる」などがある。
その川村教授が、俳人(大塚凱)の作った俳句を深層学習で学習した人工知能「一茶くん」を作り、その中から良いものを大塚さんから選んでもらい、更にその内容について教師データの元(俳人(大塚凱))と議論するというタスクを行なっている。それらを通して以下のような人工知能研究の課題について考えていこうというのが本書の目的となる。
言語処理の多くの分野では言語モデルというものが登場し、これが言語を処理する要諦になっている。この「言語モデル」とは教科書的な表現では「文字x∈Σの列からなる集合Σ*の部分集合Lを言語という」というような数学的な表現から始まるものがある。
もう少し具体的なイメージでいうと、言語モデルとはことばを話すすべての人の中にあり、それを無意識に使い続けているような身近なものでもある。
ここで例として以下のような文書を考えてみる。
「こんちには みさなん おんげき ですか? わしたは げんき です。」
上記は読もうと思えば普通に読めるものだが、よく見ると文字がところどころ入り変わっていて、明らかにおかしいが、内容は理解できる(読める)。これは頭の中にある言語モデルのおかげでもある。
文章の中の単語の分布を、「トピック」と呼ばれる潜在的な構造(モデル)から推定するものはトピックモデルと呼ばれる。トピックモデルは文章の中で、それぞれのジャンルは、個々の確率分布を持ち、例えば経済欄に書かれてある”提携”とか”日経平均”とかの単語の出方は、家庭欄に書かれてある”ご飯”や”ニット”などの単語とは異なっているとの仮説のもとで作られたモデルとなる。
今回はそれらトピックモデルとして、ナイーブ(単純)ベイズ法から始まり、潜在ディリクレ分配法(Latent Dirichlet Allocation;LDA)、教師付きLDA、理想点トピックモデル、深層学習的観点からボルツマンマシンまで述べる。
- 言葉の意味をコンピューターに教える(各種言語モデルについて)
自然言語を表す各種モデルについて考えるため、我々が外国語をマスターするには、その言語の単語の意味と文法に関する知識を身につけることが基本となる。これを機械の自然言語の理解に置き換えるとどのようになるのか?単語の意味を機械に教えるにはどの様にすれば良いのか?という観点から考察する。
これに対するシンプルな答えとしては、国語辞典や英英辞典など、人間が使う辞書をコンピューターに与えるというものになる。次の段階として、人間が使う辞書の代わりに、コンピューターに単語の意味を教えることを念頭に置いて作られた辞書を考える。この様な辞書としては、英語ではWordNet、PropBank、FrameNetなどが有名なものとしてある。
次のステップとして人間が描いた膨大なテキストから単語の意味を自動的に学習・獲得させることを考え、単語の意味の学習でよく用いられるアイデアは、Firthの有名な格言「単語の仲間(周辺)からその単語をしるべし(You shall know a word by the company it keeps.)」となる。同様のアイデアとしては、「似た文脈で出現する単語同士は意味も似ている」というHarrisの分布仮説(distributional htpothesis)もある。
- 自然言語の意味に対する2つのアプローチ(記号表現と分散表現)
自然言語の文章が何らかの情報、すなわち意味を伝達している、ということは多くの人が認めている事実となる。ところが「意味とは何ですか」「コンピューター上で(あるいは数学の言葉で)どの様に定義しますか」と問われると、自然言語の専門家であってもはっきりと答えられる人はほとんどいない。自然言語の意味とは、存在することはほぼ確実だが、誰も見たことがないダークマターのようなものとなる。
ダークマターは、観測されている事実と現在の理論を付き合わせて、そのずれから存在が推測された。つまりダークマターが何であるか、どういう姿形をしているのかを、直接見ることはできないが、それが及ぼす影響が観測事実として得られるので、そこから逆算して抱くマターの姿形を求めている。
自然言語処理における意味の研究もこれと似ている。その実態を直接見ることはできない「意味」は、観測できる事象からアプローチする。以下に自然言語処理における意味へのアプローチと、代表的な意味表現である、記号表現と分散表現の2つでの長所と短所について述べる。
連続単語認識では単語数を増やすのが困難であり、1万語以上を認識する場合、別途構築した言語に関する知識を活用する必要がある。まず言語の複雑さの尺度について述べる。ある言語が文法ネットワークの形で表現されているとする。文法ネットワークはノードとそれをつなぐ遷移から構成され、各遷移から単語が出力される。このネットワークの複雑さをはかる尺度を考える。一つは、静的分岐数(static branching factor)となる。
Webやドキュメント上には無数のテーブル情報があり、人手でまとめられている知識情報として非常に有用なものとなる。一般的にそれらの情報を抽出し構造化するタスクは情報抽出タスクとよばれているが、その中でも近年表情報に特化したタスクが注目されている。ここではこの表形式のデータ抽出に対する様々なアプローチについて述べる。
機械翻訳とは、日本語や英古世のような自然言語の間で自動的に翻訳を行う技術となる。このような自動翻訳はドラえもんの「ほんやくこんにゃく」から様々なSF映画まで登場し、長年夢になっている技術となる。そして近年の著しい発展により、ようやく実現が近づいてきた。
しかし、人間の言葉非常に複雑であり、正確な翻訳システムを実現する上で、2つの大きな問題を克服する必要がある。一つ目は、入力された単語を正しい語彙で翻訳する語彙選択の問題となる。二つ目は入力言語の分を出力言語の正しい語順で再現する並べ替えの問題となる。
今回は、劣モジュラ関数を最大化する問題について述べる。ただし、通常、f:2V→ℝは単調な劣モジュラ関数である場合について述べる。また制約条件は、選択する部分集合の要素数が最大でk(>0)個であることを課している。前述した様に劣モジュラ関数は、種々の分野での何らかの利得を表すことが多いため、それを最大化したいという定式化が多くの場面で見られる。そのように、劣モジュラ関数の最大か問題は、応用上も非常に重要になってくる。
劣モジュラ関数の最大化問題は、これまでも機械学習などにおける様々な問題へ適用されている。ここではその例として、文書要約と、センサ配置問題、そして能動学習について述べる。
またアルゴリズムとしてはシンプルな近似アルゴリズムである貪欲法について述べる。
前回までに青空文庫から梶井基次郎の著作をダウンロードしたり、形態素解析を行うためにMeCabをインストールしたりしてきました。今回は、いよいよこのデータを使って文章を生成してみます。といっても、まだディープラーニングの分野には踏み込むことはしません。ここでは「マルコフ連鎖」と呼ばれる手法を使って、文章を生成してみるだけです。
今回はマルコフ連鎖を使った、文章自動生成をします。文章、連鎖という言葉から何となく、単語をつなげていくというのだけはイメージがつくかと思います。マルコフ連鎖を使うと、楽しいことが色々できます。とても面白い。
トピックモデルは、文書データの中からそれぞれの文書がどのような持っており、大量の文書集合から話題になっているトピックを抽出するためのモデルとなる。この技術を用いることで、トピックが近い文書を見つけたり、トピックに基づいた文書の整理を行うことが可能となり、検索等ソリューションに利用できる技術となる。
このトピックモデルは、文書データの解析だけはなく、画像処理、推薦システム、ソーシャルネットワーク分析、バイオインフォマティクス、音楽情報処理等多くの分野で応用されている。これらは持つ画像、購買履歴、ソーシャルネットワーク等の情報が文書と同様に隠れた構造を持つことによる。
文書データでのトピックは、例えば政治記事では「国会」「法案」「首相」という語彙が同じ文章で表れやすく、スポーツ記事では「スタジアム」「選手」「ゴール」という語彙が現れることにより形成される。これが画像の場合は、「包丁」が映っていたら「まな板」も写っている加納伊勢が高く、購買履歴の場合は、似た趣味を持つ人は似た商品を買い、ソーシャルネットワークでは同じ趣味を持つ人同士で友達になりやすいといったものになる。
トピックモデルでは、このような傾向を確率のモデルを用いて表現する。確率のモデルを用いることで不確実性を扱うことができ、ノイズを含むデータの中から本質的な情報を抽出できるようになる。また、確率の枠組みで様々な情報を扱うことができる為、多様な情報を統合したトピックモデルの拡張が多く提案され、その有用性が確認されている。
本ブログでは以下のページで、このトピックモデルに対する基本的な理論とさまざまな応用について述べている。
- Word2Vec 次元削減と分散表現
word2VecはTomas Mikolowらによって提案されたオープンソースの深層学習技術となる。原理的には単語のベクトル化(デフォルトのパラメータでは200個の次元)をするもので、200次元の空間上に単語を位置づけ、単語間の類似性(例えばコサイン類似度で評価)を見たり、クラスタリングを行なったりすることができるものとなる。
- 深層学習によるアプローチ 概要(分散表現からWord2Vec、RNN)
自然言語の画像認識や音声認識と大きく異なる特徴として、処理対象が離散的な「記号」であるというものがある。その反面ニューラルネットの中身はベクトルや行列で表された連続値(最適化の計算も連続的な関数計算として行われる)である為、自然言語処理の処理単位である単語や文といった「離散的な」記号を深層学習/ニューラルネットで処理できるようにベクトルや行列のような「実数値連続領域のデータ」に変換する必要がある。
- 関係データ学習によるアプローチ 行列分解を使ったトピック抽出
まず行列分解について。例として「顧客が行、映画が列で、要素の値が評価値になる映画推薦」のタスクを考える。Netflixのような膨大な数のユーザーがいる場合、この行列をそのままの規模で保管し処理することは困難となる。この課題への解決策としてデータの圧縮がある。顧客数をI∈ℕ、映画数をJ∈ℕとする。ここで顧客i∈[I]による映画j∈[J]の評価をxijとおくと、これを集めたものはIxJ行列Xとして表現できる。このときxijの値が高いほど評価が高いとする。
- スパースモデリングによるアプローチ 行列データを使ったLSA、LSI
行列の因子分解は無数に考えられるが、元の行列の各行のベクトルの正規直行基底による展開を与えるような分解で、かつ展開を途中までで打ち切った場合に、それが元のデータを2乗誤差最小の意味で近似しているような分解が、特異値分解によって求められる。ということになる。
こうした分解を通じた低ランク近似は、顧客x商品のデータに限らず、さまざまなデータに対して適用されている。例えば、Xが文書x単語のデータの場合には、その行列を特異値分解する手法は、潜在意味解析(latent semansic analysis:LSA)あるいは、潜在意味索引付け(latent semantic indexing:LSI)と呼ばれている。
- ソーシャルメディアでインフルエンザの流行を捉える 自然言語処理のアプローチ
2010年前後から急速に普及し始めたTwitterなどのソーシャルメディアの出現により、ウェブ上で利用できるデータが、単なるテキストだけではなく、時間(日付)情報や地理情報(GPS情報)、画像・音声情報等、複数のモダリティが付加されるようになった。
このような技術の進歩により(誰が、いつ、どこで、何を)といった情報(以降イベント情報と呼ぶ)が大量に収集できるようになり、従来は限られたアプリケーションしか持たなかった自然言語処理の領域に膨大な出口の可能性が得られた。
- 自然言語の確率的モデリング トピックモデルとWord2Vec
今回は自然言語の確率的モデリングの中でトピックモデルについて述べる。言語の単語列を見てすぐにきづくことは、単語の頻度には大きな偏りがあるというものになる。した表に宮沢賢治「銀河鉄道の夜」における、言葉の出現頻度を数えた表を、その横の図に順位-頻度を良対数でプロットしたグラフを示す。
- 情報抽出タスクのための辞書の自動構築(外部リンク)
- オントロジーに基づく非構造化テキストの自動的な固有表現曖昧さ解消法(外部リンク)
- 非構造化テキストからのスキーマ駆動型関係性発見のためのフレームワーク(外部リンク)
- 情報抽出からの知識獲得に向けて字句依存性CFGを用いたオントロジーに基づく制御型自然言語エディタ(外部リンク)
- CLOnE: オントロジー編集のための制御言語(外部リンク)
- セマンティックウェブの自然言語インターフェースは、カジュアルなエンドユーザーにとってどの程度有用か？(外部リンク)
- Integrating NLP Using Linked Data(外部リンク)
- AGDISTIS – Graph-Based Disambiguation of Named Entities Using Linked Data(外部リンク)
- M-ATOLL: A Framework for the Lexicalization of Ontologies in Multiple Languages(外部リンク)
- Towards Efficient and Effective Semantic Table Interpretation(外部リンク)
- Semano: Semantic Annotation Framework for Natural Language Resources(外部リンク)
- Ensemble Learning for Named Entity Recognition(外部リンク)
コメント
[…] 前回は自然言語処理の概要について述べた。今回はもう少し具体的な適用について述べてみたい。 […]
[…] 前述の自然言語処理技術は、いくつかの機械学習技術と組み合わされることが多い。例えば、文章から切り出した単語群からその文章に特徴的な単語を抽出したり、単語間の出現頻度の類似性を関連性として抽出したり、様々な応用がある。 […]
[…] 次回は形式言語とは対極にある自然言語処理について述べてみたい。 […]
[…] 自然言語処理の処理の一つにtfidfがある。このtfidfはtf()とidfを組み合わせたものとなる。 […]
[…] 自然言語処理の機械学習で利用される。one-hot-vectorとcategory vectorのClojureでの実装。(形態素解析やCSVの入出力以外は極力外部のライブラリを使わない形で実装。 […]
[…] 様々なデータを扱うタスクの中で、自然言語の中でのsimilarity(類似性)を評価して利用するケースは多々ある。オントロジーのマッチングの観点から、個々のインスタンスレベル、グラフデータとしての集まりに対する類似性について述べられているオントロジーマッチング技術の5章から7章までをまとめる。 […]
[…] 前回に引き続きオントロジーマッチングより自然言語の類似性について。前回は類似性の概要を述べ、類似性を見るアプローチには、文字列のみを考慮する方法と、文字列を解釈するために何らかの言語的知識を用いる方法の2つあることを述べた。今回は、文字列のみを考慮した手法について述べる。 […]
[…] オントロジーマッチングより自然言語の類似性について。前回は文字列ベースの類似度のアプローチについて述べた。今回は言語ベースのアプローチについて述べる。 […]
[…] コンピューターサイエンスの根底には数学がある。例えば深層学習や自然言語処理等に用いられるの機械学習には関数から始まり微分/積分を使った最適化の計算が使われ、人工知能で使われるシンボリックなアプローチでは集合論がベースに式の評価が行われたりしている。それらのデジタルトランスフォーメーション応用やITシステム応用を考える前にそれぞれの基礎的な要素について知識を整理することは重要な作業となる。 […]
[…] 前回に引き続きオントロジーマッチングより自然言語の類似性について。前回は内部構造を用いたアプローチについて述べた。今回は外部構造に基づいたアプローチについて述べる。 […]
[…] 前回に引き続きオントロジーマッチングより自然言語の類似性について。前回はグラフパターンを用いたアプローチの概要とTaxonomicなアプローチについて述べた。今回はグラフパターンのもう一つのアプローチであるメレオロジックなアプローチについて述べる。 […]
[…] 数学を用いることで、機械学習等に用いられアルゴリズムを厳格に誤りなく記述することができる。また人工知能で用いられる推論機能も数学の形式科学的な厳格さに依っている。この厳格さは自然言語のような非常にあいまいな記号システムとは対極なものとなる。 […]
[…] 前回に引き続きオントロジーマッチングより自然言語の類似性について。前回は、データの型やドメインの情報等の内部構造を領したアプローチについて述べた。今回はそれらを更に拡張したアプローチについて述べる。 […]
[…] また近年では、言語処理への深層学習の導入として、Attensionという処理をベースとしたTransformerというモジュールを中心に研究が進められている。トランスフォーマーは以下に示すようなブロック図で表され、 […]
[…] 自然言語の画像認識や音声認識と大きく異なる特徴として、処理対象が離散的な「記号」であるというものがある。その反面ニューラルネットの中身はベクトルや行列で表された連続値(最適化の計算も連続的な関数計算として行われる)である為、自然言語処理の処理単位である単語や文といった「離散的な」記号を深層学習/ニューラルネットで処理できるようにベクトルや行列のような「実数値連続領域のデータ」に変換する必要がある。 […]
[…] 言語処理の多くの分野では言語モデルというものが登場し、これが言語を処理する要諦になっている。この「言語モデル」とは教科書的な表現では「文字x∈Σの列からなる集合Σ*の部分集合Lを言語という」というような数学的な表現から始まるものがある。 […]
[…] 確率的生成モデルの中で、ベイズモデルの統計的なアプローチについて述べられている岩波データサイエンスシリーズ「ベイズモデリングの世界」より。前回は状態空間モデルとシミュレーションの観点から全体モデルと局所モデルについて述べた。今回は自然言語の確率的モデリングについて述べる。 […]
[…] 自然言語処理技術、画像認識技術のための発展的深層学習技術が記載された「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」より。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。今回はMCMCの導入のための確率と期待値とモンテカルロ法について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回はMCMCの導入のための確率と期待値とモンテカルロ法について述べた。今回はマルコフ連鎖モンテカルロ法の一般論について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回はマルコフ連鎖モンテカルロ法の一般論としてモンテカルロ法へのマルコフ連鎖の適用について述べた。今回は具体的なアルゴリズムであるメトロポリス法の概要について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回は具体的なアルゴリズムであるメトロポリス法の概要にについて述べた。今回は具体的な応用と適用例について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回はメトロポリス法の改善にについて述べた。今回は多変数のケースでのメトロポリス法について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に用いられる確率生成モデルを利用したトピックモデルの教科書「機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル」読後メモを記述する。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回は多変数のケースでのメトロポリス法について述べた。今回はメトロポリス法以外のアルゴリズムについて述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回はメトロポリス法以外のアルゴリズムであるHMC法について述べた。今回はギブスサンプリングとMH法について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回はメトロポリス法以外のアルゴリズムであるギブスサンプリングとMH法について述べた。今回はマルコフ連鎖モンテカルロ法の応用例について述べる。 […]
[…] 自然言語処理等に活用される確率生成モデルで用いられるマルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)について述べられた「ゼロからできるＭＣＭＣ マルコフ連鎖モンテカルロ法の実践的入門」より。前回はマルコフ連鎖モンテカルロ法の応用例としてベイズ推定について述べた。今回はイジング、組み合わせ最適化、素粒子物理等の応用について述べる。 […]
[…] 人工知能タスクに用いられる自然言語処理技術の一つであるトピックモデル技術の参考図書機である械学習プロフェッショナルシリーズ「トピックモデル」より。今回はユニグラムモデルについて述べる。 […]
[…] 人工知能タスクに用いられる自然言語処理技術の一つであるトピックモデル技術の参考図書機である械学習プロフェッショナルシリーズ「トピックモデル」より。前回はユニグラムモデルについて述べた。今回はそれらを発展させた混合ユニグラムモデルについてのべる。 […]
[…] 人工知能技術の中の自然言語処理技術の中での重要な要素技術となるトピックモデルの参考図書 「機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル」より。今回はトピックモデルの拡張として他の情報を利用したものについて述べる。 […]
[…] 人工知能技術の中の自然言語処理技術の中での重要な要素技術となる確率生成モデルを用いたトピックモデルの参考図書 「機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル」より。前回はトピックモデルの拡張として統合トピックモデル、対応トピックモデル等の他の情報を利用したものについて述べる。今回はノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデルについて述べる。 […]
[…] 人工知能技術の中の自然言語処理技術の中での重要な要素技術となる確率生成モデルを用いたトピックモデルの参考図書 「機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル」より。前回はトピックモデルの拡張としてノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデルについて述べた。今回はトピックに構造を入れるアプローチ(相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化)について述べる。 […]
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[…] 人工知能技術の中の自然言語処理技術の中での重要な要素技術となる確率生成モデルを用いたトピックモデルの参考図書 「機械学習プロフェッショナルシリーズ トピックモデル」より。前回はトピックモデルの文書以外の情報(画像、グラフデータ)への活用について述べた。今回はトピックモデルでのトピック数の推定について述べる。 […]
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[…] 機械学習技術サマリー スパース性を用いた機械学習サマリー 自然言語処理サマリー 説明できる機械学習サマリー […]
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[…] 自然言語処理全般に関しては”自然言語処理技術“や”自然言語処理の概要と各種実装例について“を参照のこと。 […]
[…] 技術の選択の基準としては、深層学習、強化学習、確率的生成モデル、自然言語処理、説明できる機械学習、知識情報処理などの本ブログに記載しているものは、それぞれのリンク先の記事を参考にすることとし、それら以外の技術のピックアップを意識して行っている。 […]
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[…] コンピューターサイエンスの根底には数学がある。例えば深層学習や自然言語処理等に用いられるの機械学習には関数から始まり微分/積分を使った最適化の計算が使われ、人工知能で使われるシンボリックなアプローチでは集合論がベースに式の評価が行われたりしている。それらのデジタルトランスフォーメーション応用やITシステム応用を考える前にそれぞれの基礎的な要素について知識を整理することは重要な作業となる。 […]
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[…] Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.02.08 機械学習 自然言語処理 人工知能 デジタルトランスフォーメーション セマンティックウェブ […]
[…] Pocket LINE コピー 2024.02.08 2021.11.16 機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 確率的生成モデル デジタルトランスフォーメーション技術 […]
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[…] Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.02.10 人工知能技術 機械学習技術 自然言語処理技術 人工知能アルゴリズム ICT技術 デジタルトランスフォーメーション […]
[…] プログラミング技術 デジタルトランスフォーメーション 深層学習 自然言語処理 ITシステム 機械学習における数学 データの情報幾何的アプローチ […]
[…] 人工知能技術 デジタルトランスフォーメーション技術 自然言語処理技術 深層学習技術 ベイズ推論とMCMCのフリーソフト R言語と機械学習 MCMC […]
[…] Pocket LINE コピー 2024.02.12 2023.05.19 機械学習技術 人工知能技術 自然言語処理技術 確率的生成モデル デジタルトランスフォーメーション技術 […]
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[…] 自然言語処理全般に関しては”自然言語処理技術“や”自然言語処理の概要と各種実装例について“を参照のこと。 […]
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[…] 機械学習技術 人工知能技術 深層学習技術 自然言語処理技術 セマンティックウェブ技術 オントロジー技術 知識情報処理 AI学会論文集を集めて デジタルトランスフォーメーション技術 […]
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[…] デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習タスクに活用されるパーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰へのオンライン学習適用 保護中: ガウス過程の計算法(1)補助変数法による計算 保護中: グラフィカルモデルのMAP割り当ての計算の為の最大伝搬法 […]
[…] 確率的生成モデル 画像情報処理技術 ベイズモデリングの世界 自然言語処理技術 マルコフ連鎖モンテカルロ法 知識情報処理 深層学習技術 強化学習 […]
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[…] 自然言語処理(NLP)と関連性解析: ナレッジグラフの生成には、”自然言語処理技術“で述べているような自然言語処理(NLP)の技術を使用することが一般的となる。NLPは、テキストデ […]
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