BERT: 自然言語処理の革命

自然言語処理 (NLP) の分野において、2018年にGoogleが発表したBERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) は、革新的な深層学習モデルとして大きな注目を集めました。BERTは、大量のテキストデータを事前学習することで、文脈を理解し、様々なNLPタスクで高い精度を達成しました。本記事では、BERTの仕組みや応用例、利点と制限、さらには発展形について詳しく解説します。

BERTとは
BERTの事前学習
BERTのファインチューニング
BERTの応用例
BERTの利点と制限
Pythonでの実装例
まとめ

BERTとは

BERTは、Transformerアーキテクチャを採用した深層学習モデルです。Transformerは、系列データを処理するために、注意機構 (Attention Mechanism) を用いています。BERTは、Transformerのエンコーダー部分のみを使用し、入力テキストの双方向の文脈を捉えることができます。

BERTの特徴は、事前学習 (Pre-training) にあります。大量の未ラベル付きテキストデータを用いて、言語モデルを学習します。この事前学習によって、BERTは言語の一般的な特徴を捉えることができ、その後、少量のラベル付きデータを用いてファインチューニング (Fine-tuning) を行うことで、特定のタスクに適応させることができます。

BERTの事前学習

BERTの事前学習では、主に2つのタスクが用いられます。

NLP Pretraining – from BERT to XLNet – Title (bangliu.github.io)

Masked Language Modeling (MLM): 入力テキストの一部をマスク (マスクトークン [MASK] に置換) し、マスクされた単語を予測するタスクです。これにより、BERTは文脈から単語を予測する能力を獲得します。
Next Sentence Prediction (NSP): 2つの文が連続する文であるかどうかを予測するタスクです。これにより、BERTは文間の関係性を理解する能力を獲得します。

事前学習の損失関数は、MLMとNSPの損失の和として定義されます。

BERTのファインチューニング

事前学習済みのBERTモデルを、特定のタスク (文章分類、質問応答、固有表現認識など) に適応させるために、ファインチューニングを行います。ファインチューニングでは、タスクに合わせて出力層を追加し、少量のラベル付きデータを用いてモデルを再学習します。

ファインチューニングの手順は以下の通りです。

事前学習済みのBERTモデルを読み込む
タスクに応じた出力層を追加する
ラベル付きデータを用いてモデルを再学習する
評価データでモデルの性能を評価する

ファインチューニングにより、少量のデータでも高い精度を達成することができます。

BERTの応用例

BERTは、様々なNLPタスクに応用されています。

文章分類: BERTを用いて、文章のカテゴリを予測することができます。例えば、ニュース記事の分類やセンチメント分析などがあります。
質問応答: BERTを用いて、質問に対する答えを文章から抽出することができます。例えば、SQuADデータセットを用いた質問応答タスクなどがあります。
要約: BERTを用いて、文章の要約を生成することができます。例えば、ニュース記事の要約や論文の要約などがあります。
固有表現認識: BERTを用いて、文章中の固有表現 (人名、地名、組織名など) を認識することができます。
機械翻訳: BERTを用いて、言語間の翻訳を行うことができます。例えば、英語から日本語への翻訳などがあります。

BERTの利点と制限

BERTの利点は、高い精度を達成できることです。事前学習によって言語の一般的な特徴を捉えているため、少量のデータでも高い性能を発揮します。また、様々なタスクに適応できる汎用性も魅力の一つです。

一方で、BERTの制限としては、計算コストが高いことが挙げられます。事前学習には大量のデータと計算資源が必要であり、ファインチューニングにも一定の計算コストがかかります。また、モデルのサイズが大きいため、推論時の速度やメモリ消費量も課題となります。

Pythonでの実装例

BERTを用いたPythonでの実装例を紹介します。ここでは、文章分類タスクを例に、PyTorchとHuggingFaceのtransformersライブラリを用いて、BERTのファインチューニングを行います。

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# トークナイザとモデルの読み込み
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)

# 入力文章の準備
sentences = [
    "I love this movie!",
    "This film is terrible."
]
labels = [1, 0]  # 1: 肯定的, 0: 否定的

# 入力文章のエンコーディング
inputs = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

# ファインチューニング
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

model.train()
for epoch in range(3):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(**inputs, labels=torch.tensor(labels))
    loss = outputs.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 推論
model.eval()
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)
    print(predictions)  # tensor([1, 0])

この例では、BERTを用いて文章の感情分析 (肯定的か否定的か) を行っています。事前学習済みのBERTモデルを読み込み、少量のラベル付きデータを用いてファインチューニングを行った後、新しい文章に対して推論を行っています。