言葉の粒を理解する：トークン化

言葉の粒を理解する：トークン化

はじめに

人工知能技術は、近ごろ目覚しい進歩を遂げ、暮らしのさまざまな場面で役立てられています。特に、人間が普段使っている言葉を理解し、意味を解き明かす技術である自然言語処理は、人工知能の中でも特に注目されている技術の一つです。この自然言語処理を支える重要な技術の一つが「トークン化」です。

トークン化とは、文章を単語や句といった意味を持つ最小の単位に分解する処理のことです。例えるなら、全体で一つの意味を持つ文章を、意味を持つ一つ一つの粒である単語に分解するようなものです。一見すると単純な作業のように思えますが、このトークン化こそが、人工知能が人間の言葉を理解する上で非常に重要な役割を果たしているのです。

人間は言葉を話すとき、単語と単語の間に空白を入れて区切ります。しかし、コンピュータは空白だけでは単語の切れ目を正確に判断することができません。そこで、トークン化という処理を行うことで、コンピュータは単語一つ一つを正確に認識し、文章の意味を理解することが可能になります。例えば、「私は猫が好きです」という文章は、「私」「は」「猫」「が」「好き」「です」という六つのトークンに分割されます。

トークン化にはいくつかの種類があり、どのような単位で分割するかは、目的や使用する言語によって異なります。例えば、英語では単語の切れ目が空白で明確に区切られていることが多い一方、日本語では単語の切れ目が曖昧な場合もあります。そのため、日本語のトークン化では、単語だけでなく、文節や形態素といった単位で分割することもあります。

本稿では、これからトークン化のさまざまな方法や、それぞれの長所・短所、そして自然言語処理におけるトークン化の重要性について、より詳しく説明していきます。トークン化の仕組みを理解することで、人工知能がどのように人間の言葉を理解し、処理しているのかを知ることができるでしょう。

トークン化の仕組み

言葉は、私たち人間が考えや気持ちを伝えるための大切な道具です。この言葉を機械に理解させるためには、言葉を機械が処理できる形に変換する必要があります。この変換作業の一つが、まさに「トークン化」と呼ばれるものです。

トークン化とは、文章を意味を持つ最小の単位に分解する作業です。例えば、「今日は晴れています」という文章を考えてみましょう。人間であれば、この文章を自然に理解できますが、機械はそのままでは理解できません。そこで、この文章を「今日」「は」「晴れ」「て」「い」「ます」といった小さな単位に分解します。これがトークン化の基本的な考え方です。

トークン化は、単に空白で区切るだけではありません。例えば、「食べている」という言葉を考えてみましょう。空白で区切ると「食べ」「て」「いる」となりますが、「食べている」で一つの意味を持つため、「食べている」を一つのトークンとして扱う場合があります。このように、文脈に応じて適切な単位に分割することが重要です。「晴れ」と「て」を組み合わせて「晴れて」を一つのトークンとして扱うこともあります。

さらに、句読点などもトークンとして扱われます。「。」や「、」といった記号も、文章の意味や構造を理解する上で重要な情報となります。これらの記号もトークンとして扱うことで、機械はより正確に文章を理解することができます。

このように、トークン化は、文章を機械が理解できる形に変換するための重要なステップです。適切なトークン化を行うことで、機械は文章の意味や構造をより深く理解し、様々なタスクをこなすことができるようになります。

トークン化の種類

文章を機械学習で扱うためには、まず文章を単語や文字といった小さな単位に分割する必要があります。この処理をトークン化と呼び、いくつかの種類があります。大きく分けると、単語単位、文字単位、そして単語の一部分であるサブワード単位でのトークン化があります。それぞれに長所と短所があるので、扱う言語や目的によって適切な方法を選ぶことが大切です。

単語を単位とするトークン化は、理解しやすいのが利点です。例えば、「私はご飯を食べます」という文章は、「私」「は」「ご飯」「を」「食べます」に分割されます。単語の意味がそのまま保持されるため、後の処理が容易になります。しかし、この方法では、辞書にない未知の単語に対応できません。例えば、「スーパーマーケット」のような複合語や、新しい造語は、一つの単語として認識されません。また、活用形や変化形まで考えると、辞書のサイズが膨大になってしまうという問題もあります。

文字を単位とするトークン化は、未知の単語にも対応できるという利点があります。どのような単語でも、構成する文字に分割できるため、辞書のサイズを小さく抑えることができます。しかし、単語としての意味が失われてしまうため、後の処理が複雑になる可能性があります。「食べます」を「た」「べ」「ま」「す」に分割しても、それぞれの文字だけでは「食べる」という意味を理解できません。

サブワード単位のトークン化は、単語ベースと文字ベースの利点を組み合わせた方法です。「食べられる」は「食べ」「られ」「る」のように、意味を持つ最小単位に分割されます。未知語にも対応でき、ある程度の語彙情報も保持できるため、近年注目を集めています。特に、日本語のように単語の境界が曖昧な言語では、サブワードベースのトークン化が有効です。英語のように単語の境界が明確な言語では、単語ベースのトークン化が適しています。このように、言語の特徴を踏まえて、最適なトークン化の方法を選ぶことが重要です。

トークン化とChatGPT

近頃話題の対話型人工知能「チャットジーピーティー」は、言葉を細かく分けて扱う技術である「トークン化」を重要な土台としています。チャットジーピーティーは、膨大な量の文章を学習することで、まるで人間が書いたような自然な文章を作り出すことができます。この学習の過程で、トークン化は文章を処理するための最初の段階として欠かせません。

チャットジーピーティーは、トークン化によって文章を細かい単位に分解します。例えば、「こんにちは」という一文は、「こん」、「にちは」という二つの単位、つまりトークンに分けられます。もちろん、文章によって分け方は変わります。「今日は良い天気です」という文章であれば、「今日」、「は」、「良い」、「天気」、「です」といった具合に、複数のトークンに分解されます。チャットジーピーティーは、このように分解された一つ一つのトークンの意味や、トークン同士の関係性を学習することで、高い水準の言葉を理解する力を身に付けていきます。

トークン化は、単に文章をバラバラにするだけではありません。それぞれのトークンが持つ意味や、文脈の中での役割を理解することで、チャットジーピーティーは文章全体の意味を把握します。例えば、「銀行」というトークンは、「預金」や「金利」といった他のトークンと組み合わさることで、お金に関する話題であることを理解します。また、「雨」というトークンは、「傘」や「長靴」といったトークンと組み合わさることで、天気に関する話題であることを理解します。このように、チャットジーピーティーはトークン同士の関係性を読み解くことで、より深く言葉を理解し、人間らしい自然な文章を生成することが可能になるのです。つまり、トークン化はチャットジーピーティーが人間のように言葉を理解し、文章を作り出す能力の基礎となっていると言えるでしょう。

トークン化の重要性

言葉の処理をする上で、トークン化はなくてはならない大切な作業です。人間が言葉を理解するように、機械にも言葉を理解させるには、文章を意味のある単位に分解する必要があります。この分解作業こそがトークン化です。

例えば、「今日は良い天気ですね。」という文章を考えてみましょう。人間は自然と「今日」「は」「良い」「天気」「です」「ね」「。」と分解して理解します。トークン化も同様に、文章を単語や句読点といった単位に分割します。この分割された一つ一つの単位をトークンと呼びます。

このトークン化は、機械翻訳や文章の要約、感情の分析など、様々な場面で役立ちます。機械翻訳では、原文を正確にトークン化することで、より自然で正確な翻訳結果を得られます。例えば、「今日は良い天気ですね。」を英語に翻訳する場合、「今日」「天気」といった主要な単語だけでなく、「は」「です」「ね」といった助詞や終助詞も重要な役割を果たします。これらのトークンを適切に処理することで、より自然な翻訳文が生成されます。

文章の要約では、重要なトークンを特定することで、文章全体の要点を的確に捉えることができます。例えば、ニュース記事を要約する場合、記事の中で繰り返し登場する単語や、名詞や動詞などの主要な品詞の単語は、記事の内容を理解する上で重要な手がかりとなります。これらのトークンを抽出することで、短い文章で記事の内容を要約することが可能になります。

感情の分析では、「嬉しい」「悲しい」「楽しい」といった感情を表すトークンを識別することで、文章全体の感情を判断することができます。商品レビューなどを分析する場合、「素晴らしい」「最高」といった肯定的な単語が多く含まれていれば、その商品は高く評価されていると判断できます。逆に、「ひどい」「最悪」といった否定的な単語が多く含まれていれば、低い評価を受けていると判断できます。

このように、トークン化は言葉の処理を支える基盤技術であり、人工知能が言葉を理解し、様々なタスクを実行する上で欠かせないものです。また、トークン化によってデータの量を減らすこともでき、処理速度の向上にも繋がります。これは大量の文章データを扱う際に特に有効です。

まとめ

人間が言葉を理解するように、人工知能にも言葉を理解させるための技術が必要です。その大切な技術の一つが、「言葉を細かく分解する」という作業です。これを「トークン化」と言います。ちょうど、文章を単語ごとに区切ったり、文節ごとに区切ったりするように、人工知能も言葉を細かく分けて理解しようとします。

このトークン化は、人工知能が言葉を理解する上で、なくてはならない技術です。言葉をバラバラにすることで、言葉の並び方や、それぞれの言葉が持つ意味を理解することができます。例えば、「今日は良い天気です」という文章を「今日」「は」「良い」「天気」「です」と分解することで、それぞれの言葉がどのように組み合わさり、全体としてどのような意味になるのかを人工知能は理解します。

この技術のおかげで、人工知能は様々な作業を行うことができます。例えば、文章を要約したり、翻訳したり、私たちが話しかけた言葉に返事をしたりすることができます。最近話題のChatGPTのような高度な会話ができる人工知能も、このトークン化の技術を土台としています。ChatGPTがまるで人間のように自然な会話ができるのは、高度なトークン化技術によって言葉を細かく理解し、適切な言葉を生成できるためです。

これから、人工知能はますます発展していくでしょう。そして、人工知能がより賢くなるためには、このトークン化技術がさらに重要になってきます。より細かく、より正確に言葉を理解できるように、トークン化の技術も進化し続ける必要があります。そして、より高度なトークン化技術が開発されることで、人工知能はもっと人間に近い形で言葉を理解し、私たちと自然な言葉で会話できるようになるでしょう。まるで人間と話しているように、人工知能とやり取りできる未来も、そう遠くはないのかもしれません。