こんにちは！ノイです！ 自然言語処理を行うとき、よくEmbeddingって出てきますよね。 何を組み込むのって思って調べても、結局、何をしているのかよく分からんってなる人も多いかと思います。
Embeddingとは
自然言語処理(NLP)では、単語を数値データに変換する必要があります。そのため、単語を意味を持つ密な数値ベクトルに変換する方法が必要とされます。これが「埋め込み(embedding)」と呼ばれる処理です。
埋め込みのプロセス
埋め込みがどのように機能するかを示す一般的なプロセスです。
テキストのトークン化
最初に、テキストデータが単語ごとに区切ら れ、トークン化されます。単語は、スペース 句読点、または他の特定の文字で区切られま す。
辞書の作成
次に、辞書が作成されます。この辞書には、す べてのトークンが含まれ、それぞれに一意の数 値IDが割り当てられます。このIDは、後で使 用する埋め込み表に対応するインデックスとし て機能します。
埋め込み表の作成
埋め込み表は、すべての単語に対応する密な数 値ベクトルの表です。この表は、トレーニング データから学習され、各単語のベクトル表現が 含まれます。これは、通常、多数のニューラル ネットワークを使用して計算されます。
埋め込みの取得
テキストのトークン化と辞書の作成が完了した ら、各単語の埋め込みを取得することができま す。具体的には、単語のIDを埋め込み表のイン デックスとして使用し、対応する密な数値ベク トルを取得します。
埋め込みを使用すると、自然言語の処理タスク でより高い精度を実現できるようになります。 例えば、文書分類、感情分析、機械翻訳、質問 応答などのタスクで使用されます。
※この記事の一部情報にはChatGPTを用いています。
