[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング26 (1002ﾚｽ)
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いよいよ人間超え、AI最新事情 文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長
2019/11/13
文章読解でもAIがついに人間超え、グーグルの「BERT」発表から1年で急成長
かつてはディープラーニング（深層学習）の適用が難しいと言われていた自然言語処理の分野でも、人工知能（AI）が人間の認識精度を上回るようになった。
グーグルが2018年10月に発表したBERTは、文章の「言語らしさ」を予測する言語モデルを「Transformer」というニューラルネットワークを多段に重ねて実装したものである。
言語らしさの予測は、AIが単語や文章を理解したり自然な文章を生成したりするうえで必要不可欠な要素である。
言語モデルの応用先としては、機械翻訳や機械読解、質問応答、言葉の言い換え（換言）、表現が異なる2つの文章の意味が同じかどうかの判断（含意関係認識）などがある。
グーグルのBERTは自然言語処理の世界に衝撃を与え、論文の発表からわずか1年で2200件以上も他の論文に引用されるほどになった。
これは、BERTが応用に関するベンチマークで人間の精度を上回る成果を上げたからだ。
文章読解のスコアで人間超え
具体的には機械読解のベンチマークである「SQuAD 1.1」で人間の精度を上回った。
SQuAD 1.1は米スタンフォード大学が作ったベンチマークで、「Wikipedia」の中にある140単語ほどの文章を読み解かせて、その文章に関する質問に回答させる。
正答は元の文章の中にフレーズとして存在する。正答の部分を正しく抜き出せるかどうかがポイントとなる。
SQuAD 1.1はタスクとして単純すぎるという指摘もある。
SQuAD 1.1よりタスクの難易度が高いベンチマークは「SQuAD 2.0」や「GLUE」など他にもあり、そうしたより難しいベンチマークではBERTは人間を上回れなかった。
しかしBERTが一部でも人間をスコアで上回ったことから、この分野の研究が一気に加速し、今ではBERTを改善した手法が、より難しいベンチマークでも人間超えを果たすようになった。
外部ﾘﾝｸ:tech.nikkeibp.co.jp
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