言語モデル BERTとは？Googleの自然言語処理モデルの仕組みと活用法をわかりやすく解説
「BERT」とは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を縮めた言葉で、二千十八年十月に公表された、言葉を扱う技術における画期的な成果です。この技術は、人間が言葉を理解する過程に近づけた画期的な仕組みを持っています。従来の技術では、文章を左から右、あるいは右から左へと、一方向にのみ読んで理解しようと試みていました。これは、まるで本のページをめくる手を止めずに、一行ずつしか見ないようなものです。これでは、文章全体の意味を深く理解することは難しいでしょう。例えば、「銀行の窓口」と「窓口の銀行」では、「窓口」と「銀行」という言葉の順番が入れ替わっているだけで、意味が全く変わってしまいます。従来の一方向からの読み取りでは、このような言葉の並びがもたらす意味の違いを捉えきれませんでした。BERTは、この問題を解決するために、文章を双方向、つまり前後両方から同時に読み取るという画期的な方法を採用しました。これは、まるで文章全体を見渡しながら、それぞれの言葉の前後の関係性を理解するようなものです。人間が文章を読むときのように、前後の文脈を理解することで、より正確に言葉の意味を捉えることができるのです。「銀行の窓口」と「窓口の銀行」のような例でも、BERTは前後の言葉の関係性から、それぞれが異なる意味を持つことを理解できます。この双方向からの読み取りによって、BERTは人間に近い形で言葉の意味を理解できるようになりました。その結果、文章の分類や、質問応答、機械翻訳など、様々な言葉に関する作業において、従来の技術をはるかに超える成果を上げることができました。まさに、言葉の理解を新たな段階へと進めた技術と言えるでしょう。
