BERTとは?実装時の注意点や活用事例も含めて詳しくご紹介致します。

こんにちは。当メディアを運営するストラテジーテックコンサルティング編集部です。
現在、自然言語処理を活用しているサービスは増加傾向にあります。
その中でも、BERTは大きな注目を集めている自然言語処理モデルの1つです。
本記事ではBERTとは何かについて、実装する際の注意点や活用事例なども含めてご紹介致します。

Googleでも導入されているBERTとは


現在、Googleにおいて導入されている自然言語処理モデルがBERTになります。

BERTは2018年10月に発表され、当時「AIが人間を超えた」と大きな注目を集めた革新的な技術でした。
日本メディアにおいても「過去最大のアップデート」など大きく取り上げられることになりました。

BERTの読み方

BERTはBidirectional Encoder Representations from Transformersの略で、頭文字をとって「BERT」となっています。
日本語では「バート」と呼称されることが多いです。 

BERTの意味

BERTは日本語では「Transformersによる双方向のエンコード表現」と訳すことが可能です。
BERTは事前学習モデルのため、入力されたラベル付いていない分散表現をTransformersがMasked Language ModelNext Sentence Predictionの2手法を用いて学習を行います。

BERT実装の背景

BERTが実装された背景には、音声認識サービスの普及と検索クエリの多様化が挙げられます。
現在、検索時に利用されているデバイスの主流はスマートフォンであると言えるでしょう。
スマートフォンは基本的に常時携帯されているため、検索デバイスの主流がPCだった時代と比べて、検索するという行為がより身近になりました。
これによって、検索する機会が増加したため、検索クエリが多様化したと言えます。
そのため、より精度の高いBERTが実装されたと言えます。

また、近年では音声認識サービスが普及しつつあります。
現在の音声認識サービスでは自宅の中の電化製品などを管理してくれるものも存在します。
例えば、「電気をつけて」と指示した場合に、音声認識サービスが指示を認識して実行してくれます。
このような生活における自然言語による指示は複雑化しやすい傾向にあります。
そのため、文脈を理解し、複雑化した指示にも対応していけるようなモデルが実装されたと言えます。

BERTのできること


BERTでは、大きく分けて以下の2点が可能です。

BERTのできること・文脈理解
・ファインチューニング
・データ不足の解消

従来のニューラルネットワークを用いたモデルにおいては、単一方向の文章理解だったのに対して、BERTでは、Transformeerによって双方向学習を実現しています。
Transformerでは、Masked Language Model(穴埋めクイズ)Next Sentence Prediction(隣接文クイズ)の2つを用いて同時進行で学習を行います。
これによって、従来のモデルと比較して大きく精度が向上しました。
また、BERTは文頭と文末の双方向からの文の関係性の学習を行います。
そのため、BERTでは言語の意味だけでなく、文の位置による文章の相関関係も判断することができるため、文脈から判断を下すことができます。

BERTの大きな特徴の一つとしてファインチューニングの際の汎用性の高さが挙げられます。
従来のタスク処理モデルは特定のタスクのみに対応しているため、対象に応じてモデルの構造の修正が求められます。
しかし、BERTの場合には、モデルの修正の必要がなく、様々なタスクに対応することが可能です。
タスク処理モデルの前にファインチューニングするだけで、自然言語処理の精度を高めることができます。

BERTでは、ラベルが付与されていないデータセットを処理することも可能です。
自然言語処理を行うためにラベルが付与されているデータセットは数が少ない為、入手難易度が高いと言えます。また、そのデータセットにラベルを付与する場合には多くの時間と労力を必要とします。
しかし、BERTの場合、ラベルの付与されていないデータセットも処理可能な為、データセットを容易に準備することができます。
そのため、従来のモデルで課題とされていたデータ不足の解消を実現しました。

BERTの使い方


BERTを活用していく上で、事前学習の内容をしっかりと把握することが重要になってきます。

明確に事前学習の把握している場合には、ファインチューニング時の入力シーケンスの形式やどのような学習をさせるのかという判断を下しやすくなります。

BERTを使うことによって、検索したクエリに対してより精度の高い検索結果を得ることが可能なため、ユーザにとっても大きなメリットがあると言えます。

Pythonを用いて日本語タスクでBERTを実装する際の注意点


Pythonを用いてBERTを実装する際には、BERT自体が巨大なモデルであるという点に注意しなければなりません。

BERTは巨大なモデルである為、学習に対して多くの時間を要します。また、事前学習などにおいて、大量のデータが必要とされます。
そのため、学習に対して多くの時間が必要な上、大きなメモリ量が必要とされる点など注意が必要です。

一般に配布されているBERTモデルにおいて、精度を上げる目的でパラメータを増やした場合、一定基準を超過すると精度が落ちてしまうといった点にも注意しなければなりません。

また、日本語タスクでBARTを扱う際は、単語分割にも注意が必要です。
オリジナルのBARTでは多言語に対応していますが、ほぼ文字単位での単語分割になってしまいます。
そのため、形態素解析器を用いるのが一般です。

BERTを活用した製品事例

国内初のBERT活用事例「sAl FAQ builder」

国内初のBERTを活用して製品化した事例としては、サイシードによるFAQデータ作成サービス「sAI FAQ builder」があります。
「sAI FAQ builder」は、AIによってユーザーの疑問に関連しそうなタグが提示されていきます。
そして、提示されたタグの中から、自身の疑問と関連している可能性のあるタグを直感的に選んでいくことで、目的としていた疑問の回答にたどり着くことができるサービスです。

検索の際必要なタグの付与も自動化されており、FAQデータをアップロードするだけで自動的にタグの付与が行われます。

BERTを用いた自動分類により構築速度を向上させた「サポートチャットボット」

株式会社ユーザーローカルが提供している自動応答システム「サポートチャットボット」では、BERTを導入することによって、チャットボット構築の自動化を実現しました。

従来、チャットボットでは回答の自動化を行う際、質問に対する回答のロジックの設定などを行う必要があった為、システム稼働までの多くの時間が必要とされていました。しかし、BERTを活用し、問い合わせ履歴を元に構築すること、構築期間の圧縮と工数の削減を可能にしています。

このシステムを利用する場合には、導入先企業はプログラムの記述などの必要なく、システムを利用することができます。

まとめ

本記事では、BERTとは何かについて活用事例なども交えながらご紹介しました。

BERTは優秀な自然言語処理モデルである反面、事前学習に多くのデータが必要である点などに注意しなければなりません。

この記事がBERTについて詳しく知って頂く機会になれば幸いです。

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