自然言語処理のためのニューラルネットワークモデルに関する予備的研究

ディープラーニング技術は、自然言語処理 (NLP) の分野に大きな影響を与えます。

しかし、初心者の場合、どこから始めればよいのでしょうか?

ディープラーニングと自然言語処理はどちらも比較的広範な分野ですが、それぞれの分野は何に重点を置いているのでしょうか?自然言語処理の分野では、どの側面がディープラーニングの影響を最も受けますか?

この記事を読むことで、自然言語処理におけるディープラーニングについての予備的な理解が得られます。

この記事を読むと、次のことがわかります。

• 自然言語処理の分野に最も大きな影響を与えたニューラル ネットワーク構造。
• ディープラーニングによってうまく解決できる自然言語処理タスクを見てみましょう。
• 高密度の単語表現の重要性と、それを学習するために使用できる方法。

さあ、学習の旅を始めましょう。

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自然言語処理のためのニューラル ネットワーク モデル入門

画像はfaunggによるもので、一部の著作権は留保されています。

概要

この記事は関連論文の構成に従い、以下の 12 の部分に分かれています。

1. 論文について（はじめに）
2. ニューラルネットワークアーキテクチャ
3. 特徴表現
4. フィードフォワードニューラルネットワーク
5. 単語埋め込み
6. ニューラルネットワークのトレーニング
7. カスケード学習とマルチタスク学習
8. 構造化された出力予測
9. 畳み込み層
10. リカレントニューラルネットワーク
11. リカレントニューラルネットワークの具体的なアーキテクチャ
12. ツリーモデリング

この記事の主な部分とスタイルの概要、およびトピックの概要を説明したいと思います。

もっと深く知りたい場合は、記事全文を読むか、最近の本をいくつか読むことを強くお勧めします。

1. 論文について

論文のタイトルは「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク モデルの入門」です。

この論文は ArXiv で無料で公開されており、最新の投稿は 2015 年です。これは論文というよりも技術レポートやチュートリアルのようなもので、学生や研究者向けに自然言語処理 (NLP) におけるディープラーニング手法の包括的な入門書でもあります。

このチュートリアルでは、自然言語処理研究の観点からニューラル ネットワーク モデルを研究し、自然言語処理分野の研究者がニューラル ネットワーク テクノロジの進歩に遅れを取らないようにすることを目指しています。

この入門論文は、以前 Google Research で研究科学者として働いていた NLP 研究者の Yoav Goldberg によって執筆されました。ヨアブは最近いくつかの論争の的となっているが、私は彼を責めるつもりはない。

これは合計約 62 ページの技術レポートであり、そのうち約 13 ページが参考文献リストです。

この記事が初心者に最適な理由は 2 つあります。

• このトピックに一定の関心があり、機械学習や自然言語処理について少し知っていれば、読者に要求されるものは多くありません。
• 幅広いディープラーニング手法と自然言語の問題をカバーしています。

このチュートリアルでは、NLP 実践者 (および初心者) がニューラル ネットワーク モデルの背後にある原理を理解し、それを自分の仕事に適用できるように、基本的な背景知識、用語、ツール、および方法を提供することを目指しました。 ... この記事は、既存の有用な技術を使用し、それを実用的かつ創造的な方法で自分の好きな NLP 問題に適用することに興味のある読者を対象としています。

多くの場合、主要なディープラーニング手法は、言語学や自然言語処理の用語や命名法を使用して作り直され、便利な橋渡しとなります。

最後に、この 2015 年の入門チュートリアルが 2017 年に「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク メソッド」として出版されたことは言及する価値があります。

この入門チュートリアルを気に入って、さらに深く学びたい場合は、Yoav の本を読み続けることを強くお勧めします。

2. ニューラルネットワークアーキテクチャ

このセクションでは、さまざまな種類のニューラル ネットワーク アーキテクチャについて簡単に紹介し、次のセクションでそれらのアーキテクチャへの相互参照を示します。

完全に接続されたフィードフォワード ニューラル ネットワークは非線形学習者であり、ほとんどの場合、線形学習者が使用される場所で代用できます。

各セクションでは、4 つのニューラル ネットワーク アーキテクチャについて説明し、さまざまなアプリケーションと参照例を紹介します。

• 多層パーセプトロン ネットワークなどの完全接続型フィードフォワード ニューラル ネットワーク。
• 畳み込みニューラル ネットワークなどの畳み込み層とプーリング層を持つネットワーク。
• Long Short Term Memory (LSTM) ネットワークなどのリカレント ニューラル ネットワーク。
• 再帰型ニューラル ネットワーク。

特定のネットワーク タイプのアプリケーションにのみ興味があり、関連する文献に直接アクセスしたい場合は、このセクションでいくつかの優れた情報源が提供されています。

3. 特徴表現

このセクションでは、スパース表現から密な表現に移行し、それをディープラーニング モデルのトレーニングに適用する方法に焦点を当てます。

入力のスパース線形モデルをニューラル ネットワーク ベースのモデルに変換する場合、おそらく最大の変更点は、各特徴を一意の次元 (いわゆるワンホット表現) として表現するのではなく、密なベクトルとして表現することです。

このセクションでは、NLP 分類システムの一般的な構造を紹介しました。これは次のように要約できます。

1. コア言語機能のセットを抽出します。
2. 各ベクトルについて、対応するベクトルを取得します。
3. 特徴ベクトルに結合されます。
4. 結合されたベクトルは非線形分類器に送られます。

この式の鍵となるのは、スパース特徴ベクトルの代わりに密な特徴ベクトルを使用すること、そして特徴の組み合わせの代わりにコア特徴を使用することです。

ニューラル ネットワーク設定の特徴抽出段階では、コア特徴の抽出のみが処理されることに注意してください。これは、機能設計者が関心のあるコア機能だけでなく、それらの間の相互作用も手動で指定する必要がある従来の線形モデルベースの NLP システムとはまったく対照的です。

4. フィードフォワードニューラルネットワーク

このセクションでは、フィードフォワード人工ニューラル ネットワークの短期集中講座を紹介します。

「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク モデル入門」より、2 つの隠し層を持つフィードフォワード ニューラル ネットワーク。

ネットワークは、脳にヒントを得たメタファーと数学的表記法を使用して表現されます。一般的なニューラル ネットワークのトピックには次のようなものがあります。

• 表現力（例：普遍近似）。
• 一般的な非線形関係 (伝達関数など)。
• 出力変換（例：softmax）。
• 単語埋め込み（例：組み込み学習された密な表現）。
• 損失関数（ヒンジ損失やログ損失など）。

5. 単語の埋め込み

自然言語処理において、単語埋め込み表現はニューラル ネットワーク手法の重要な部分です。このセクションでは、このトピックについてさらに詳しく説明し、いくつかの重要なアプローチを紹介します。

ニューラル ネットワーク アプローチの主要なコンポーネントは、埋め込みの使用です。埋め込みでは、各特徴を低次元空間内のベクトルとして表します。

このセクションでは、単語埋め込みに関する次のトピックを紹介します。

• ランダム初期化（例：均一ランダムベクトルからトレーニングを開始する）。
• 特定の教師ありタスク（転移学習など）の事前トレーニング。
• 教師なしタスクの事前トレーニング（例：word2vec や GloVe などの統計的手法）。
• トレーニングの目的 (例: 結果ベクトルに対する目的の影響)。
• 文脈の選択（例：各単語は近くの単語の影響を受けます）。

ニューラル単語埋め込みは言語モデリングの分野から生まれたもので、ネットワークは前の単語のシーケンスに基づいて次の単語を予測するようにトレーニングされます。

6. ニューラルネットワークのトレーニング

この長めの章は、ニューラル ネットワークを初めて使用する人向けに書かれており、ニューラル ネットワークをトレーニングするための具体的な手順に焦点を当てています。

ニューラル ネットワークのトレーニングは、勾配ベースの方法を使用してトレーニング セットの損失関数を最小化することによって実行されます。

このセクションでは、確率的勾配降下法 (およびミニバッチなどの同様の方法) と、正規化などのトレーニング プロセスにおけるいくつかの重要なトピックに焦点を当てます。

興味深いことに、このセクションでは、ニューラル ネットワークの計算グラフの観点も提供し、ディープラーニング モデルの実装の基盤として現在よく使用されている Theano や TensorFlow などのシンボリック数値計算ライブラリを紹介しています。

グラフが構築されると、順方向計算（結果の計算）または逆方向計算（勾配の計算）を直接実行できます。

7. カスケード学習とマルチタスク学習

前のセクションに基づいて、このセクションでは、カスケード型 NLP モデルと多言語タスク学習モデルの役割をまとめます。

モデル カスケード: ニューラル ネットワーク モデルの計算グラフの定義を活用して、中間表現 (エンコーディング) を使用するより複雑なモデルを開発します。

たとえば、単語の近傍語や単語を構成する文字に基づいて単語の品詞を予測するために使用されるフィードフォワード ネットワークがあるとします。

マルチタスク学習: 相互に影響を与えない、相互に関連する自然言語予測タスクがいくつかありますが、それぞれの情報はタスク間で共有できます。

チャンク境界、名前付きエンティティ境界、文中の次の単語を予測するために使用される情報はすべて、いくつかの共通の基礎となる構文意味表現に依存しています。

両方の高度な概念は、トレーニング (エラー バックプロパゲーション) および予測中にモデルまたは情報を接続できるニューラル ネットワークのコンテキストで説明されています。

8. 構造化された出力予測

このセクションでは、シーケンス、ツリー、グラフなどの構造化予測にディープラーニング手法を使用する自然言語タスクに焦点を当てます。

代表的な例としては、シーケンスのラベル付け（品詞タグ付けなど）、シーケンスのセグメンテーション（チャンキング、NER [固有表現認識]）、構文解析などが挙げられます。

このセクションでは、貪欲ベースと検索ベースの両方の構造化予測について説明し、後者に重点を置きます。

一般的に使用される自然言語構造予測方法は、検索ベースの方法です。

9. 畳み込み層

このセクションでは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とそれが自然言語分野に与える影響について短期集中講座形式で説明します。

CNN は、感情分析、つまり予測のためにテキスト内の特定のサブシーケンスまたは構造を見つけることを学習するなどの分類 NLP タスクに非常に効果的であることが証明されていることは注目に値します。

畳み込みニューラル ネットワークは、大規模な構造内の指標となるローカル予測子を識別し、それらを組み合わせて構造の固定サイズのベクトル表現を生成するように設計されており、それによって予測タスクにとって最も有益なローカル側面を捉えます。

10. リカレントニューラルネットワーク

前のセクションと同様に、このセクションでは、NLP で使用される特定のネットワークとその役割およびアプリケーションに焦点を当てます。 NLP では、シーケンス モデリングにリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) が使用されます。

リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) を使用すると、入力の構造化されたプロパティにも注意を払いながら、固定サイズのベクトルで任意のサイズの構造化された入力を表すことができます。

RNN、特に NLP における Long Short-Term Memory (LSTM) の人気を考慮して、この大規模な章では、次のようなリカレント ニューラル ネットワークに関するさまざまなトピックとモデルを紹介します。

• RNN の抽象概念 (例: ネットワーク図の再帰接続)。
• RNN トレーニング (例: 時間の経過によるバックプロパゲーション)。
• 多層（スタック）RNN（例：ディープラーニングの「ディープ」部分）。
• BI-RNN (例: 入力として前方シーケンスと後方シーケンス)。
• 表現のための RNN スタッキング。

RNN モデルの構造または構造要素、具体的には以下の点について少し説明します。

• アクセプター: 完全なシーケンスが入力された後、出力の損失を計算します。
• エンコーダー: 最終ベクトルは入力シーケンスのエンコーダーとして使用されます。
• トランスデューサー: 入力シーケンス内の各観測に対して 1 つの出力を作成します。
• エンコーダー/デコーダー: 入力シーケンスは、出力シーケンスにデコードされる前に固定長ベクトルにエンコードされます。

11. リカレントニューラルネットワークの具体的なアーキテクチャ

このセクションでは、前のセクションの内容に基づいて、特定の RNN アルゴリズムを紹介します。

具体的なポイントとしては、以下の点が挙げられます。

• シンプル RNN (SRNN)。
• 長短期記憶（LSTM）。
• ゲートリカレントユニット (GRU)。

12. ツリーモデリング

最後のセクションでは、ツリーモデリングを学習するためのリカレント ニューラル ネットワークと呼ばれる、より複雑なネットワークに焦点を当てます。

ツリーは、統語ツリー、談話ツリー、または文のさまざまな部分によって表現される感情のツリーになることもあります。特定のツリー ノードまたはルート ノードに基づいて値を予測したり、ツリー全体またはツリーの一部に品質値を割り当てたりしたい場合があります。

RNN は入力シーケンスの状態を保持するため、ツリー内のノードの状態も維持します。

「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク モデル入門」から抜粋したリカレント ニューラル ネットワークの例。

さらに読む

さらに詳しく知りたい場合は、このセクションでこのトピックに関するリソースをさらに参照してください。

2015 年に出版された「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク モデルの入門書」。

2017 年に出版された「自然言語処理のためのニューラル ネットワーク手法」。

ヨアヴ・ゴールドバーグのプロフィール

ヨアヴ・ゴールドバーグ、Medium にて

要約する

この投稿では、自然言語処理のためのディープラーニングに関する入門情報を提供します。

具体的には、次のことを学びました。

• 自然言語処理の分野に最も大きな影響を与えたニューラル ネットワーク構造。
• ディープラーニング アルゴリズムによって解決できる自然言語処理タスクについて幅広く理解します。
• 高密度表現とそれに対応する学習方法の重要性。

オリジナルリンク: https://machinelearningmastery.com/primer-neural-network-models-natural-language-processing/

ジェイソン・ブラウンリー

[この記事は51CTOコラムニスト「雲家コミュニティ」によるオリジナル記事です。転載の許可を得るには51CTOを通じて原作者に連絡してください]

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