「知っておくべきトップBERTの応用事例」
Top applications of BERT to know
言語モデルの事前学習は、自然言語処理（NLP）と自然言語理解（NLU）の分野を大いに進歩させました。それは、感情分析、質問応答、自然言語推論、固有表現認識、テキストの類似性など、さまざまなNLPタスクのパフォーマンスを成功裏に向上させることができました。GPT、BERT、PaLMなどのモデルは、正当な理由で人間を模倣し、正確なコンテンツを生成したり、質問に答えたり、テキストの段落を要約したり、言語を翻訳したりすることができます。BERTという有名なモデルは、Bidirectional Encoder Representations from Transformersの略であり、さまざまな素晴らしいアプリケーションを持っています。
BERTSUM
テキスト要約は、単語と文だけでなく、より深い言語の理解を必要とします。それは、ドキュメントを扱いやすい長さに短縮する一方で、そのほとんどの意味を保つことを目指します。テキストを要約するために使用できる2つの基本的なパラダイムは、抽出的要約と抽象的要約です。抽出的要約を使用する場合、タスクは2値分類問題としてアプローチされ、モデルは要約に特定の文を含めるかどうかを決定します。一方、抽象的要約では、言語生成ツールを使用して、ソーステキストには存在しないオリジナルの単語やフレーズを含む要約が提供されます。
最近の研究では、テキスト要約のためにBERTの可能性を調査しています。チームは、これを実現するために、完全なドキュメントとその構成要素のフレーズの両方を表現できるユニークなBERTベースのドキュメントレベルエンコーダを提案しました。抽出モデルで文の抽出のためのドキュメントレベルの情報をキャプチャするために、彼らはこのエンコーダの上に多数の間のトランスフォーマーレイヤーを積み重ねました。抽象モデルでは、同じ事前学習されたBERTエンコーダとランダムな初期化を持つトランスフォーマーデコーダが組み合わされています。
Google Smart Search
最新の研究では、特定のクエリのGoogle検索結果をBERTを使用して改善しました。以前は、「2019年ブラジルからアメリカへの旅行者はビザが必要か」という検索クエリは、アメリカ人がブラジルを訪れる情報が表示されることになっていました。一方、BERTを使用することで、検索エンジンはより正確に質問を理解し、ユーザーをアメリカへの入国ビザの要件に関する情報を探しているブラジルの旅行者として認識することができます。その結果、ユーザーは検索結果をより有用で関連性のあるものと感じるでしょう。
BERTの検索エンジンへの統合は、特徴的なスニペットにもポジティブな影響を与えます。スニペットとは、検索結果の上部に表示され、ユーザーのクエリに簡潔に応答するデータの要約です。BERTのおかげで、クエリの文脈をより良く理解することができるため、正確なハイライトされたスニペットが生成され、最終的にはより良いユーザーエクスペリエンスが得られます。BERTはGoogleの確立されたランキングの公式の役割を果たすわけではありません。代わりに、検索エンジンが検索クエリの文脈と意味をより完全に理解するための追加のツールとして機能し、より関連性の高くコンテキストに対応した結果を提供することができるようになります。
SciBERT
米国ワシントン州シアトルにあるAllen Institute for Artificial Intelligenceの研究者チームは、科学分野でのさまざまなNLPタスクのパフォーマンスを向上させるために、SCIBERTというユニークなリソースを提案しました。これはBERTに基づいており、大規模な科学的資料を使用して開発されています。アイデアは、BERTを変更して、科学的な執筆で使用される特定の言語と語彙を理解し、処理するのに役立つようにすることです。
この研究の目的は、タスク固有のアーキテクチャと凍結された埋め込みとのパフォーマンスを調査することでした。著者は、科学分野のさまざまなタスクでSciBERTを調査し、これらのタスクの多くで新しい最先端の結果を得ました。これは、SCIBERTがさまざまなNLPアプリケーションでの科学的な言語のパフォーマンスと理解力を向上させる方法を示しています。
BioBERT
バイオメディカルドキュメントのボリュームが急速に増加するにつれて、バイオメディカルテキストマイニングの分野はますます重要になっています。深層学習は、効率的なバイオメディカルテキストマイニングモデルの作成に不可欠です。最近の研究では、チームはBERTを生物学的コーパスと組み合わせて使用する方法に焦点を当てました。彼らは、この問題に対する解決策としてBioBERT（バイオメディカルテキストマイニングのための双方向エンコーダー表現）を提案しました。BioBERTは、大規模なバイオメディカルコーパスを使用して事前学習された、ドメイン固有の言語表現モデルです。
BERTは、バイオメディカルテキストマイニングを含むタスクをより良く処理するためにバイオメディカルテキストとの互換性を向上させるように調整されます。BERTは以前の最先端モデルと比較して同等のパフォーマンスを発揮しますが、BioBERTはバイオメディカルテキストマイニングの代表的なタスクであるバイオメディカル固有名詞認識、バイオメディカル関係抽出、バイオメディカル質問応答でそれらを大幅に上回りました。
ClinicalBERT
臨床メモは、構造化データに含まれていない有用な患者情報（例：検査結果や処方情報）を含んでいます。これらのメモは不足しており、高次元であるため、それらから有意なパターンや関係を引き出すことは困難です。研究者のチームは、この問題に対処するために、BERTを使用して臨床テキストを解析しました。臨床テキストは、WikipediaやBookCorpusのような一般的なコーパスとは大きく異なりますが、公開されているBERTのパラメータはこれらのソースで訓練されています。チームは、臨床メモを用いてBERTを事前学習し、医療言語の特徴に適応させることに成功しました。
この適応と微調整の過程で、ClinicalBERTというモデルが生まれました。このモデルは、医療専門家によって判断される高品質の医療概念間の相関関係を特定するため、臨床文書の理解に役立つリソースです。退院報告書と重症治療室の最初の数日間のメモを使用して30日間の再入院を予測する場合、ClinicalBERTはいくつかのベースラインを上回る性能を発揮します。このモデルは、いくつかの臨床的に関連する評価パラメータで予想以上の性能を発揮します。
結論として、BERTという人気のある大規模言語モデルは、さまざまな時間のかかるタスクに活用できるアプリケーションが豊富にあり、新たな視点を提供しています。
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