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BERTとは
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogleが発表した画期的な自然言語処理（NLP）の事前学習モデルです。従来の言語モデルが左から右へ（または右から左へ）の一方向の文脈しか考慮しなかったのに対し、BERTは文中の単語を双方向から理解することで、より深い言語理解を実現しました。
主な特徴
双方向エンコーダ
BERTの最大の革新は双方向の文脈理解です。マスク言語モデル（MLM）という手法を使い、文中の一部の単語を隠して予測することで、前後の文脈を同時に学習します。これにより、単語の意味をより正確に捉えることができます。
Transformerアーキテクチャ
BERTはTransformerのエンコーダ部分のみを使用した構造です。複数の注意機構（Attention）層を重ねることで、文中の単語間の関係性を効率的に学習します。
事前学習とファインチューニング
BERTは大規模なテキストコーパスで事前学習を行い、その後特定のタスクに対してファインチューニングを実施します。この二段階学習により、様々なNLPタスクで高い性能を発揮します。
主な応用分野
- 感情分析：テキストの感情や極性を判定
- 質問応答：文書から質問に対する回答を抽出
- 文書分類：テキストを適切なカテゴリに分類
- 固有表現認識：人名、地名、組織名などの固有名詞を識別
- 自然言語推論：文間の論理的関係を判定
BERTの影響と発展
BERTの登場により、自然言語処理分野は大きく変革しました。その後、RoBERTa、ALBERT、DistilBERTなど、BERTを改良した多数のモデルが開発されています。また、BERTの成功は、GPTシリーズやT5などの大規模言語モデルの発展にも大きな影響を与えました。
実装とツール
BERTはオープンソースで公開されており、TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformersなどの主要な機械学習フレームワークで利用できます。事前学習済みモデルも多数公開されているため、比較的容易に様々なNLPタスクに適用可能です。
まとめ
BERTは双方向の文脈理解という革新的なアプローチにより、自然言語処理の性能を大幅に向上させた画期的なモデルです。現在でも多くのNLPアプリケーションの基盤技術として広く利用されており、AI開発において重要な位置を占めています。