自然言語処理におけるエンコーダは、入力された文章や単語のシーケンスを、ニューラルネットワークを使ってベクトルに変換する役割を持つモジュールです。このベクトルは、文章の意味や特徴を表現したものとして、機械翻訳や要約、質問応答などの様々なタスクで活用されます。
エンコーダは、主に以下の2つの種類があります。
- RNN (Recurrent Neural Network)：再帰型ニューラルネットワークとも呼ばれ、過去の情報を考慮しながら処理を行うことができます。長い文章の処理に適しています。
- Transformer：近年注目を集めているニューラルネットワークアーキテクチャで、selfアテンションと呼ばれる仕組みを用いて、文全体の情報を効率的に処理することができます。長距離の依存関係を捉えることに優れています。
エンコーダは、単独で使用されることもあれば、デコーダと呼ばれるモジュールと組み合わせて使用されることもあります。デコーダは、エンコーダが出力したベクトルを基に、出力となる文章や単語のシーケンスを生成します。
エンコーダの主な役割は以下の通りです。
- 文章の意味の理解：入力された文章の意味を理解し、重要な情報を抽出します。
- 文章の特徴の表現：文章の特徴をベクトルとして表現します。
- 文脈の考慮：文脈を考慮しながら処理を行い、より正確な表現を導き出します。
エンコーダは、自然言語処理の分野で重要な役割を担っており、様々なタスクの精度向上に貢献しています。
参考情報
- Transformerとは・基礎知識を初心者向けにわかりやすく解説 – データミックス：https://datamix.co.jp/media/datascience/what-is-transformer/