BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)とは

BERTは2018年にGoogleによって開発された自然言語処理モデルです。Transformerという深層学習モデルを基盤としており、文脈を考慮した高度な言語理解能力を持つことが特徴です。この技術革新は、検索エンジンの精度向上や文章生成、質問応答システムなど、幅広い分野に大きな影響を与えています。

BERTの最大の特徴は、Bidirectional（双方向）である点です。従来の言語モデルは、文章を左から右、または右から左へと一方向のみで処理していましたが、BERTは双方向から同時に処理することで、より深い文脈理解を可能にしました。これにより、単語の意味をその前後の文脈に基づいて正確に解釈できます。

BERTは、事前学習とファインチューニングという2段階の学習プロセスを経ることで、様々な自然言語処理タスクに対応できます。事前学習では、大量のテキストデータを用いて言語モデルの基礎的な能力を学習させます。その後、特定のタスク（例えば、文章分類や固有表現抽出）に合わせて、事前学習済みのモデルを少量のデータで微調整（ファインチューニング）します。

BERTの仕組み（Transformer）

「BERTの仕組み（Transformer）」に関して、以下を解説していきます。

• Transformerの構造
• Attentionメカニズム

Transformerの構造

Transformerは、BERTの基盤となる深層学習モデルであり、EncoderとDecoderという2つの主要な部分で構成されています。Encoderは入力されたテキストデータを解析し、その意味をベクトル表現に変換する役割を担います。DecoderはEncoderからの情報を受け取り、翻訳や文章生成などのタスクを実行します。

TransformerのEncoderとDecoderは、それぞれ複数の層で構成されており、各層はAttentionメカニズムとFeed Forward Networkという2つのサブ層を含んでいます。Attentionメカニズムは、入力テキスト中の各単語間の関連性を学習し、重要な単語に焦点を当てることを可能にします。Feed Forward Networkは、Attentionメカニズムによって抽出された情報をさらに処理し、より高度な表現を獲得します。

Attentionメカニズム

Attentionメカニズムは、Transformerの中核となる技術であり、入力テキスト中の各単語が互いにどれくらい関連しているかを数値化します。これにより、モデルは文脈の中で重要な単語に注意を払い、より正確な意味理解を可能にします。Attentionメカニズムは、Query、Key、Valueという3つの要素を用いて計算されます。

Queryは、着目している単語のベクトル表現であり、Keyは、他のすべての単語のベクトル表現です。Valueは、各単語に対応する情報を含んだベクトル表現です。Attentionメカニズムは、QueryとKeyの類似度を計算し、その結果をValueに重み付けすることで、各単語の重要度を決定します。このプロセスを通じて、モデルは文脈を考慮した単語の表現を獲得できます。