ディープラーニングで言語モデルを作ろう！
機械学習・ディープラーニングを用いて言語モデルを１から作ってみましょう。 基礎を知るという目的で4単語から次の単語を予測する言語モデルの作り方をお話します。
言語モデルとは？
言語モデルとは、プログラミングなどで使われるテキストデーターを英語や日本語の文章として認識し、与えられた文章の続きを予測する統計モデルです。文章生成、翻訳、音声認識など、様々な自然言語処理タスクで活用されています。
ディープラーニングによる言語モデル
従来の統計的言語モデルは、手作業で設計された特徴量に基づいていました。一方、ディープラーニングを用いた言語モデルは、ニューラルネットワークと呼ばれる人工知能モデルを用いることで、データから自動的に特徴量を学習することができます。
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークは、人間の脳神経細胞の構造を模倣したモデルです。入力層、隠れ層、出力層から構成され、各層はニューロンと呼ばれる単位で接続されています。
4単語から次の単語を予測するモデル
本記事では、4単語から次の単語を予測する言語モデルを構築します。
1. データの準備
まず、学習データとして、4単語の並びとその後の単語が記されたテキストファイルを用意します。 Dog, cat, … など名詞でも良いですが、one, two, tree, … とすると名前も位置も的確に確認できます。
2. モデルの定義
次に、ニューラルネットワークのモデルを定義します。ここでは、入力層、隠れ層、出力層から構成されるシンプルなモデルを用います。
3. 学習
モデルの各層のパラメータを更新しながら、学習データを与えて学習を行います。このとき、教師信号と呼ばれる正解データを用いて、誤差を計算し、パラメータを調整します。
4. 予測
学習が完了したら、新しい4単語の並びを与えて、次の単語を予測することができます。
勾配爆発
学習過程で、隠れ層のニューロンの出力値が急激に増加してしまう現象を勾配爆発と呼びます。勾配爆発が起こると、学習が不安定になり、モデルの精度が低下してしまう可能性があります。
勾配爆発を防ぐためには、勾配クリッピングなどの手法を用いることができます。 またこのようなモデルの不安定・精度が落ちるの解決方法をして下記のLSTMを利用する。
LSTM
LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データの処理に特化したニューラルネットワークです。言語モデルにおいても、LSTMを用いることで、より長文の文脈を考慮した予測が可能になります。
まとめ
本記事では、ディープラーニングを用いて4単語から次の単語を予測する言語モデルの作り方について解説しました。
今後の展望
本記事で紹介したモデルは、あくまでも基本的なものです。より精度の高い言語モデルを構築するためには、様々な工夫が必要になります。
例えば、
- より多くのデータを学習する
- より複雑なニューラルネットワークモデルを用いる
- 注意機構などを用いる
などの方法が考えられます
ご相談や制作依頼などお気軽にお問合せください！
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