自然言語処理の究極の方向性: 自然言語処理におけるディープラーニングの 5 つの利点

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自然言語処理の分野では、ディープラーニングによって、より多くのデータが必要でも言語の専門知識が少なくて済む、より優れたパフォーマンスを備えた新しいモデルが実現できると期待されています。

ディープラーニング手法については多くの誇大宣伝や大々的な議論が行われていますが、誇大宣伝を超えて、ディープラーニング手法は、特に自然言語処理の分野において、困難な問題に対して最先端の結果を達成しています。

この投稿では、自然言語処理の問題に対するディープラーニング手法の具体的な可能性について説明します。この記事を読むと、次のことがわかります。

自然言語処理におけるディープラーニングの可能性。
ディープラーニングの実践者と研究者が、自然言語処理におけるディープラーニングの可能性について語る。
自然言語処理のための重要なディープラーニング手法とアプリケーション。

始めましょう。

ディープラーニングの将来性

ディープラーニング手法が人気なのは、主に当初の期待に応えるためです。

これは、この技術に誇大宣伝がないということではなく、むしろその誇大宣伝が非常に現実的な結果に基づいているということです。これらの結果は、コンピュータービジョンと自然言語処理におけるさまざまな最も困難な AI 問題で実証されています。

ディープラーニングの威力が初めて大きく実証されたのは、自然言語処理、具体的には音声認識の分野です。最近の進歩は機械翻訳にあります。

この記事では、自然言語処理の分野におけるディープラーニング手法の 5 つの具体的な可能性について説明します。こうした約束は、この分野の研究者や実務家が最近強調したものであり、ニュースで通常報道されるよりもはるかに抑制された対応を受けています。

要約すると、コミットメントは次のとおりです。

既存のモデルを置き換えるディープラーニングのドロップイン。ディープラーニング手法は既存の自然言語システムに組み込むことができ、その結果得られる新しいモデルは同等以上のパフォーマンスを実現できます。

新しい NLP モデル。ディープラーニング手法は、シーケンス間の予測などの困難な自然言語の問題に対する新しいモデリング手法を提供します。

特徴学習。ディープラーニング手法では、専門家が特徴を指定して抽出する必要なく、モデルに必要な自然言語から特徴を学習できます。、

継続的な改善。自然言語処理におけるディープラーニングのパフォーマンスは現実世界の結果に基づいており、改善は継続しており、今後さらに加速する可能性があります。

エンドツーエンドモデル。大規模なエンドツーエンドのディープラーニングモデルは自然言語の問題に適応でき、より一般的で優れたアプローチを提供します。

それでは、これらの約束をそれぞれ詳しく見ていきましょう。自然言語処理のためのディープラーニングには、他にも多くの可能性が秘められています。これらは、私にとって特に目立った 5 つにすぎません。

既存のモデルを置き換えるディープラーニング

自然言語処理におけるディープラーニングの最初の可能性は、既存の線形モデルを、非線形関係を学習して活用できる、より優れたパフォーマンスを持つモデルに置き換えることができることです。

Yoav Goldberg 氏は、著書『NLP 研究者のためのニューラルネットワーク入門』の中で、ディープラーニング手法によって達成された素晴らしい成果を強調し、次のように述べています。「最近では、ニューラルネットワークモデルもテキストの自然言語信号に適用され始めており、非常に有望な結果が得られています。」

彼はまた、これらの方法は使いやすく、場合によっては既存の線形方法を全面的に置き換えるために使用できることを強調しました。「最近、この分野では、スパース入力の線形モデルから高密度データを扱う非線形ニューラルネットワークモデルへの移行がある程度成功しています」と彼は言います。「ほとんどのニューラルネットワーク技術は簡単に適用でき、古い線形分類器をほぼ置き換えることができます。しかし、多くの場合、ニューラルネットワークを使用するには依然として障壁があります。」

新しいNLPモデル

もうひとつの期待は、ディープラーニング手法がまったく新しいモデルの開発に役立つことです。

良い例としては、非常に長いシーケンス出力を学習して判断できるリカレントニューラルネットワークの使用が挙げられます。このようなアプローチは、NLP 実践者が従来のモデリングの仮定から脱却し、最先端の結果を達成できるようにするため、以前のアプローチとは根本的に異なります。

Yoav Goldberg 氏は、NLP ディープラーニングに関するモノグラフ「自然言語処理のためのニューラルネットワーク手法」の 17 ページで、リカレントニューラルネットワークなどの複雑なニューラルネットワークモデルが、新しい NLP モデリングの機会をもたらす可能性があると指摘しました。彼は次のように語っています。「2014 年頃、この分野では、スパース入力の線形モデルから、密入力の非線形ニューラルネットワークモデルへの移行に一定の成果が見られ始めました。… その他の変更はより高度で、考え方を変える必要があり、新しいモデリングの機会につながる可能性があります。特に、リカレントニューラルネットワーク (RNN) に基づく一連の手法により、シーケンスモデルで広く普及しているマルコフ仮定への依存が軽減され、任意の長さのシーケンスの条件付けが可能になり、効果的な特徴抽出器が作成されました。これらの進歩により、言語モデリング、自動機械翻訳、その他のアプリケーションで画期的な進歩がもたらされました。」

機能学習

ディープラーニング手法には、専門家が手動で自然言語から特徴を指定したり抽出したりすることなく、特徴表現を学習する機能があります。

NLP 研究者のクリス・マニング氏は、自然言語処理のためのディープラーニングコースの最初の講義でこの点を強調しました。

彼は、手動で定義された入力機能の限界について説明しました。このアプローチに従うと、以前のアプリケーションでは、機械学習は統計的 NLP で事前に人間が定義した機能のみを証明し、コンピューターはほとんど学習しませんでした。

クリスは、ディープラーニング手法によってもたらされる可能性は、自動的な特徴学習であると信じています。彼は、機能の学習は手動ではなく自動であり、簡単に適応でき、脆弱ではなく、自動的に継続的に改善できることを強調しました。

クリス・マイニング氏は、2017 年の講義「自然言語処理とディープラーニング」の最初のスライドで次のように述べています。「一般に、手動で設計する機能は過剰仕様であることが多く、不完全で、設計と検証に長い時間がかかり、1 日懸命に作業しても限られたレベルのパフォーマンスしか達成できません。ディープラーニングされた機能は適応が容易で、迅速にトレーニングでき、学習を継続して、これまで達成できなかったより優れたパフォーマンスレベルを達成できます。」

継続的な改善

NLP におけるディープラーニングのもう一つのメリットは、困難な問題に対する継続的な急速な改善です。

「自然言語処理とディープラーニング」の最初の講義で、クリス・マニング氏は、ディープラーニング手法が人気なのは効果があるからだと述べました。「ディープラーニングが多くの人を魅了する本当の理由は、それが実際に機能するからだ」と彼は語った。

彼はディープラーニングの初期成果が素晴らしいと強調した。ディープラーニングは、過去 30 年間で音声認識において他のどのアプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮してきました。

クリスは、ディープラーニングは最先端の結果をもたらすだけでなく、進歩のスピードも常に向上させると述べました。彼はこう言いました。「…この 6 ～ 7 年間で本当に驚いたのは、ディープラーニングの手法が信じられないほどの速度で改善され、向上し続けていることです。本当に驚くべきことだと思います。この分野は猛スピードで進歩しており、毎月より優れた手法が導入されています。」

エンドツーエンドモデルの約束

ディープラーニングの究極の可能性は、特殊なモデルのプロセスを開発するのではなく、自然言語の問題に対するエンドツーエンドのモデルを開発およびトレーニングする能力です。

エンドツーエンドのモデルは、モデルのパフォーマンスを向上させるだけでなく、開発速度とシンプルさも向上させます。

ニューラルマシントランスレーション (略して NMT) は、ある言語から別の言語への翻訳を学習しようとする大規模なニューラルネットワークを指します。従来、これは、それぞれ専門的な言語知識を必要とする一連の手動で調整されたモデルで構成されるパイプラインを通じて処理されてきました。

Chris Manning は、スタンフォード大学の NLP 向けディープラーニングコース「ニューラルマシン翻訳と注意モデル」の第 10 講義でこれについて説明しています。彼はこう言いました。「ニューラル機械翻訳とは、エンドツーエンドの機械翻訳プロセス全体をトレーニングし、最適化できる大規模なニューラルネットワークを構築することです。… 手作業で作成されたモデルからエンドツーエンドのシーケンスツーシーケンス予測モデルへと移行する傾向は、音声認識のトレンドです。これを実現するシステムは、NMT (ニューラル機械翻訳) システムと呼ばれます。」

特殊なシステムのプロセスを設計するのではなく、エンドツーエンドのモデルを設計することも、音声認識のトレンドです。

スタンフォード大学の NLP コース「音声処理のためのエンドツーエンドモデル」の第 12 回の講義で、現在 Nvidia に勤務する NLP 研究者の Navdeep Jaitly 氏は、音声認識の各コンポーネントをニューラルネットワークに置き換えることができることを強調しました。自動音声認識プロセスの主なコンポーネントは、音声処理、音響モデル、発音モデル、言語モデルです。問題は、チャンクごとにプロパティとエラータイプが異なることです。このため、問題全体をエンドツーエンドで学習するためのニューラルネットワークを開発する必要が生じます。

「時間が経つにつれて、ニューラルネットワークを使用すれば、これらの各コンポーネントの性能がはるかに向上することに人々が気づき始めました」と彼は言います。… しかし、まだ問題がありました。各コンポーネントには独自のニューラルネットワークがありましたが、各コンポーネントのエラーは異なっていたため、うまく連携しない可能性がありました。そこで、音声認識全体を 1 つの大きなモデルとしてトレーニングしようという動機が生まれました。」

自然言語処理のためのディープラーニングネットワークの種類

ディープラーニングは広範囲にわたる研究分野であり、そのすべてが自然言語処理に関連しているわけではありません。

どのようなタイプのディープラーニングモデルがパフォーマンスを向上させるのでしょうか? 学習者は特定の最適化方法に行き詰まってしまうことがよくあります。

大まかに言えば、自然言語処理で最も広く使用されているディープラーニングの手法は 5 つあります。

彼らです：