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自動車、バイク等
Arithmer株式会社
Arithmer NLP | 自然言語処理 ソリューション紹介
①AIについて
②自然言語処理について
③AI技術と活用事例
目次
AIについて
3
1. この写真に映っているのは犬?猫?
2. 機械学習(深層学習)
3. 機械学習のプロセス
4. 機械学習の種類
5. 迷惑メール判定
4
目次
【問題】この写真に映っているのは犬?猫?
5
この写真に映っているのは犬?猫?
この写真は犬で
こっちは猫なのよ
私たちは犬や猫がどういうものなのかを経験的に学習している
【特徴をつかむ】
鼻が前に出てたり
耳が大きいと犬っぽいぞ
6
機械学習(深層学習)
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猫
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人間が学習する過程をコンピュータに真似させる手法
7
先生の代わりに
データから学ぶ
犬
猫
入力(説明変数) 出力(目的変数)
モデル
a=1
b=1
c=1
:
パラメータ
犬
犬
0.8
1.3
1.4 猫
0.65
1.51
1.3
犬
0.3
1.25
1.74
猫
0.24
1.38
2.1
犬
0.19
1.43
2.32
猫 犬 猫 犬
推論 (実用)
学習
教師データ(訓練データ)
a=0.19
b=1.43
c=2.32
:
パラメータ
例えば、犬猫画像判別機を作りたい。
機械学習のプロセス
8
9
機械学習の種類
教師あり学習
• 分類
• 回帰
教師なし学習
• クラスタリング
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強化学習
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最も実用的な学習方法(教師データから学習)
迷惑メール判定(機械学習のプロセス)
通常 迷惑メール 通常 迷惑メール
犬
通常
or
迷惑メール
入力(説明変数) 出力(目的変数)
モデル
w₁=0.19
w₂=1.43
w₃=2.32
:
パラメータ
推論 (実用)
学習
w=0.19
w=1.43
w=2.32
:
パラメータ
教師データ
(迷惑メール判定)
メール
通常
or
迷惑メール
10
11
迷惑メール判定(教師データの具体例)
11
通常
迷惑メール 突然ですが、
あなたに以前お借りしていた2000万円をお返
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平素より大変お世話になっております。
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【特徴をつかむ】
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自然言語処理について
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AI自然言語処理
14
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例の紹介
15
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例の紹介
16
自然言語処理とは何か?
人間がコミュニケーションなどに用いている言葉を
コンピュータでする処理を自然言語処理と呼ぶ
言語データ 処理媒体 成果物
人間が情報を伝達・保存するための代表的な手段の
1つである自然言語を扱う分野
17
AIが対象とする代表的なデータ
以下のYouTubeの動画にはどの様なデータが含まれていますか?
画像/動画
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数値データ
自然言語データ
18
代表的なデータの種類と応用例
画像/動画
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• 物体検出,トラッキング
• 異常検知
音声
• 合成音声
• 音声認識
• ノイズ抑制
数値データ
• 数値予測
• ビックデータ処理
• エッジデータ処理
自然言語
• 情報検索
• 機械翻訳
• 対話システム
19
自然言語処理技術の分野・技術
感情分析 文章校正 文章生成 音声認識
情報検索 文書分類 機械翻訳 質問応答
構文解析 意味解析 形態素解析 文脈解析
自然言語処理が扱う分野は幅広く,専用に発展した技術も多い
20
自然言語処理技術の応用の具体例
機械翻訳
情報検索
応用が出来れば人々に大きく貢献できる可能性が高い
21
自然言語処理をする動機と課題
• 👍人間の多くの活動に自然言語が含まれている
家族との会話,テレビの視聴(音声),インターネットでの検索
• 👍応用先が幅広い
人間が自然言語処理でしている作業の多くは潜在的に置き換えられる可能性がある
• 👍データ量の多さ
人間の各種行動において逐次蓄積された大量の言語データを活用することができる
• 😥自然言語特有のあいまい性
同音異義語,類義語が多様に存在し,それが文章として組み合わされる
• 😥自然言語は直接AIで扱うことができない
自然言語は数値データではないので,AIで扱うために工夫が必要になる
22
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例
23
自然言語処理はなぜ難しい?
AIは数値しか扱うことができない
画像 行列 AI AI
変換
音声
数値データ AI
AI
何かの処理?
文字
画像/動画 音声
数値データ 自然言語
24
自然言語はあいまい
同音異義語
このマウスは賢い
頭の良いネズミ?
性能の良いPCマウス?
言い換え
本の売り方 本の売却,書籍の販売方法,本を売る方法,…
文脈で意味が変わる
悪くない~
悪くない…けど(悪い)
思ったより悪くないね(良い)
25
自然言語をそのまま扱うとどうなる?
例:検索エンジン
調べたいことを検索 “入力された単語”が
含まれる記事を表示
表示される記事が少ない/
良い検索結果が得られない
問題点
1. 数値として扱えないので,その単語が入っているかどうかでしか検索できない
2. 類似単語が含まれる(検索単語が含まれていない)良質な記事が検索に引っかからない
26
NLPにおけるAIモデルの発展
事前学習モデル
• GPT-1,2,3
• BERT
• M2M100
• T5
Attention改良
Full Connection
• Bug of Words
• 分かち書き
• 共起ベクトル
以前 2011年 ~ 2017年 ~ 現在
統計的自然言語処理
🔥Transformer爆誕🔥
分散表現獲得手法
• Word2vec
• Glove
• Fasttext
RNN系
CNN
* RNNやLSTM,CNNのモデル提案はもっと以前
• Refomer
• Longformer
• Big Bird
• Peformer
27
分散表現モデル:word2vec [Mikorov+13]
単語のベクトルを学習する教師なし学習モデル
学習用データ
(文章ならなんでも可)
1. 学習フェーズ
word2vecで学習
2. word2vecを用いて単語をベクトルに変換
単語 word2vecで変換
Queen
ベクトル
[0.2, 0.5, … ,-0.1, 0.8]
28
word2vecで学習されたベクトルの性能を示す有名な例
king – man + woman = queen
1. 単語間で演算をすることが可能に(裏でword2vecを通してベクトル化をする)
2. word2vecで得られるベクトルは人間が単語に対する持つ印象と一致する
王様(king)から男性(man)を引いて女性(woman)を加えると女王(queen)になる
最初に単語のベクトルを学習させ,それを様々なタスクに
応用する流れがスタンダードに
29
単語分散表現学習を利用した自然言語処理フロー
単語分散表現の学習
学習用データ
(文章ならなんでも可) word2vecで学習
AIで扱えない言語を“人間の感覚と一致するベクトル”へ変換する
感情分析 文書分類 機械翻訳 質問応答
各種タスクのAIモデルの入力にword2vecのベクトルを利用
30
Transformer構造の登場[Vaswani+2017]
Transformer構造
2017年にGoogleから発表されたAIモデルの新しい構造
1. グラフィックボード(GPU)を最大限に活用できる
2. 従来よりも効率良く学習でき,高い性能を持つ
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自然言語処理のスタンダードが変化
31
事前学習を利用した自然言語処理フロー
事前学習
大量の学習用データ Transformerモデルで学習
感情分析 文書分類
機械翻訳 質問応答
ファインチューニング
事前学習済みTransformer
モデルで学習
自然言語処理タスク
32
Transformer構造と事前学習による発展
• 効率・性能良く学習できるTransformer構造によって
膨大なテキストデータを学習させることが可能に
• 近年の言語モデルでは,事前学習を行い汎用的な言語モデルを作成し,
その事前学習済みモデルを活用する
• ファインチューニングで学習済みモデルを個別タスクへ適応させる構造は
学習効率/モデル性能を大幅に向上させた
• 近年は大規模なモデルを扱うことが増えてきたため,より扱う方に
高度で幅広い専門知識が必要になってきている
33
目次
1. 自然言語処理の概要
2. 自然言語処理の課題点と近年の発展
3. 自然言語処理の最新研究事例
34
GPT-2[Radford+2018]
2018年に大規模な言語モデルGPT-2が発表
[1] GIGAZINEより: https://gigazine.net/news/20191106-gpt-2-final-model-release/
35
GPT-3[Brown+2020]
2020年により大規模なモデルであるGPT-3が発表
GPT-2
学習用データ(40GB) モデル(パラメータ数:15億)
GPT-3
学習用データ(45TB) モデル(パラメータ数:1750億)
36
GPT-3[Brown+2020]の出力例1
入力されたタイトル,サブタイトルから,記事の内容を自動生成
37
GPT-3[Brown+2020]の出力例2
入力された文法的に間違った英文から正しい英文を生成
言語モデルは応用の幅が広い
38
Dall・E[Ramesh+2021]
入力文に応じた画像を生成するGPT-3と同じ構造のモデル
• パラメータ数は1200億
• 画像とその説明文が記載されたデータセット
で学習
• 従来の画像生成よりも圧倒的に品質の高い
画像を生成することが可能に
39
Dall・E[Ramesh+2021]の生成例
AI技術と活用事例
41
教育×ICT×AIで生まれる次世代の学習システム
感想記入フェーズ
授業を受講
授業の感想を入力
AI推薦フェーズ
AIによる感想の解析
感想に基づく動画推薦
推薦動画の視聴
自己学習フェーズ
 動画に対する振り返り
 動画の知識の定着や
興味の拡張
教育動画レコメンドAI
①感想を入力 ②感想に沿った動画を提案
授業を受けた子供たちの感想を基に動画を提案
子供たちの学習をサポート
教育動画レコメンドAI
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43

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