BERT
ばーと自然言語処理
意味・定義
Googleが開発した双方向Transformerベースの言語モデル。文脈を双方向から理解することが特徴。
解説
BERTは、Googleが2018年に発表した自然言語処理モデルです。正式名称は「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」で、文章を双方向から理解できる点が革新的でした。 従来のモデルは文章を左から右へ、または右から左へと一方向にしか読めませんでした。BERTは前後の文脈を同時に見ることで、単語の意味をより正確に捉えられます。例えば「銀行」という単語も、「お金を預ける銀行」なのか「川の銀行」なのか、前後の文脈から判断できるのです。 BERTの学習方法も独特です。大量の文章から一部の単語を隠して、その単語を予測させる「マスク言語モデル」という手法を使います。これにより、文章の深い意味を理解する能力を獲得しました。 検索エンジン、チャットボット、文書分類など、幅広い用途で使われています。Google検索も2019年からBERTを導入し、検索クエリの意図をより正確に理解できるようになりました。
使い方・例文
"Google検索では、BERTを使って検索クエリの意図を理解しています。例えば「2019年にブラジルから日本への旅行者はビザが必要か」という複雑な質問でも、「2019年」「ブラジルから日本へ」「旅行者」という要素を正確に把握し、適切な検索結果を返せます。 カスタマーサポートのチャットボットでは、BERTを使って顧客の質問の意図を理解し、適切な回答を提供しています。また、医療分野では電子カルテから重要な情報を抽出したり、法律分野では契約書の重要条項を自動で識別するなど、専門領域でも活用が進んでいます。"