自然言語処理に関する用語

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意味ネットワークとは?AIが言語や知識を理解するための手法

意味ネットワークとは、コンピュータが言語と知識を理解するための方法です。人間の脳が概念間の関連性を記憶・表現する方法に着想を得ています。 意味ネットワークでは、概念は「ノード」として表現され、ノード間の関係は「リンク」で表現されます。リンクには重み付けがされており、関係の強さを表します。この構造により、コンピュータは概念同士の関係を効率的に表現し、検索することができます。 意味ネットワークは、自然言語処理、知識表象、推論など、さまざまな分野で活用されています。たとえば、意味ネットワークを使用して、単語を定義したり、文章の意味を解釈したり、新しい知識を推論したりできます。
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機械翻訳とは?仕組みと活用方法

機械翻訳とは、人間の介入なしにコンピュータがテキストや音声を一種の言語から別の言語に変換するプロセスです。コンピュータプログラムは、大量の翻訳されたテキストのデータベース(コーパス)を使用して、言語間の対応関係を学習します。機械翻訳システムは、文章やセンテンスを分析し、それらの意味を表す中間表現を作成します。その後、この中間表現がターゲット言語に変換されます。機械翻訳は、言語の壁を打ち破り、グローバルコミュニケーションを促進するのに役立ちます。
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AI用語「fastText」とは?活用系をまとめる画期的なライブラリ

「fastText」とは、Facebook AI Researchによって開発された、自然言語処理のためのオープンソースライブラリです。その革新的な特徴として、単語のサブワード表現を学習する機能が挙げられます。従来の単語埋め込みでは単語をベクトルとして表現しますが、「fastText」では単語を構成するサブワードもベクトル表現で表します。これにより、未知語の表現や、単語間の類似性の算出がより正確になります。
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全文検索とは?仕組みと活用方法をわかりやすく解説

全文検索とは、文書のあらゆる場所(、本文、注釈など)から語句を検索する機能です。従来の検索手法では、特定のフィールド(例タイトル、説明文)のみを検索していましたが、全文検索では文書全体を検索対象とします。これにより、より包括的で関連性の高い検索結果を得ることができます。
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AI用語『プロンプト』とは?

-「プロンプトとは」- プロンプトとは、AI(人工知能)システムに特定のタスクを実行させるために与えられる指示または入力のことです。人間がAIに何をさせたいかを伝える役割を果たします。プロンプトは、テキスト、音声、画像など、さまざまな形式で与えることができます。
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RLHFとは?理解を深める5つのポイント

RLHFの基本的な仕組み RLHFとは、強化学習の一種で、「報酬シェーピング」と呼ばれる手法を用いています。報酬シェーピングでは、本来の目標報酬とは別に、中間的な目標を達成した際に追加の報酬を与えます。これにより、エージェントは長期的な目標に向かって効率的に学習することができます。RLHFでは、こうした中間的な報酬を「援助報酬」と呼び、エージェントが正しい行動を取るよう誘導します。援助報酬は、エージェントの現在の状態や行動に応じて動的に調整され、エージェントが最終的な目標に向かって最適な経路を見つけるのに役立ちます。
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「フューショット学習」とは?自然言語処理における活用法を紹介

-フューショット学習とは- フューショット学習は、わずか数例のトレーニングデータ(フューショット)で新しいタスクを迅速に学習できる機械学習のアプローチです。従来の学習方法では、大規模なラベル付きデータセットが必要でしたが、フューショット学習では、少量のデータからでも高い精度で新しいタスクを学習できます。これは、メタ学習という手法を利用しており、多様なタスクにまたがって学習した知識を新しいタスクに転移させることができます。
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シンボルグラウンディング問題とは?人工知能における難問

シンボルグラウンディング問題は、人工知能(AI)における重要な課題です。AIシステムが、現実世界のオブジェクト、概念、イベントを表す内部的なシンボルと、それらが指し示す現実世界との対応関係を確立する必要があります。この対応関係を「グラウンディング」といいます。 問題が発生するのは、AIシステムがしばしば現実世界との直接的な相互作用を持たないためです。その結果、システムはシンボルと現実の対応関係を学習するのに苦労します。シンボルは単なる記号にすぎず、それらが表す具体的な対象への意味的なつながりが欠如しているのです。
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「GPT」とは?仕組みを解説

「GPT」の頭文字は「Generative Pre-trained Transformer」を表し、これはAIが自然言語を処理してテキストを生成するための大きな言語モデルの一種です。このモデルは大量のテキストデータを使用して事前トレーニングされており、文の書式、文法、意味上のパターンを学習しています。つまり、GPTは人間のように文章を作成したり、翻訳したり、要約したりすることができるのです。GPTは、チャットボット、検索エンジン、文章作成ツールなど、さまざまな自然言語処理タスクに活用されています。
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「ハイブリッド検索」ってなに?AIで関連情報を見つける方法

ハイブリッド検索とは、従来のキーワードベースの検索機能と、人工知能(AI)を活用したコンテキストベースの検索機能を融合した新しい検索方法です。このアプローチでは、ユーザーのクエリを分析し、関連する知識グラフや構造化データを活用することで、より関連性が高く、包括的な検索結果を提供できます。ハイブリッド検索は、ユーザーがより簡単に、より正確に、検索する情報を取得するのに役立ちます。従来のキーワード検索では、関連性の低い結果が表示される可能性がありますが、ハイブリッド検索では、AIがユーザーの意図を理解し、より関連性のある情報に誘導します。
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密ベクトルとは?

-密ベクトルの概要- 密ベクトルとは、大量のデータから抽出した、密度の高い数値ベクトルです。データ内の類似性や関連性を数値的に表現し、機械学習や自然言語処理などの分野で広く使用されています。密ベクトルは、テキストデータを数値に変換するために使用でき、文書の分類、検索、要約などのタスクに役立てることができます。さらに、密ベクトルは画像や音声データなどの非テキストデータにも適用でき、これらのデータの類似性や関連性を抽出するのに役立ちます。
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Seq2Seqモデルとは?仕組みと応用事例

シーケンストゥシークエンス(Seq2Seq)モデルは、入力シーケンスを受け取って出力シーケンスを生成する特殊なタイプのニューラルネットワークです。このモデルは、機械翻訳や要約生成などの様々な自然言語処理タスクに用いられます。 Seq2Seqモデルのアーキテクチャは、通常2つの主要なコンポーネントで構成されています。1つ目のコンポーネントはエンコーダーで、入力シーケンスを固定長のベクトル表現に変換します。2つ目のコンポーネントはデコーダーで、このベクトル表現を使用して、出力シーケンスを1要素ずつ生成します。