著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
近年、大規模なテキストデータの急速な増大や学習データ量の増加、ディープニューラルネットワークモデルの普及に伴い、自然言語処理分野におけるディープラーニングモデルも大きな発展を遂げています。現実世界のデータセットが不足しているため、ディープ ラーニング モデルはオーバーフィッティングの問題に直面することがよくあります。したがって、少量のラベル付きデータを使用してモデルの汎化パフォーマンスを向上させる方法が重要なトピックとなっています。
半教師あり学習 (Semi-Supervised Learning、SSL) 手法は、少量のラベル付きデータとより多くのラベルなしデータを使用して、モデルの汎化能力を効果的に向上させる手法です。SSL の主な特徴の 1 つは、大量のラベル付きデータを必要とせず、少量のラベル付きデータを使用してより良いモデルをトレーニングし、微調整してより良い結果を得ることができることです。
この記事では、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) モデルの事前トレーニング タスクに基づいて、NLP 分野での SSL の応用を詳しく紹介します。BERT は、Google によって導入された Transformer エンコーダ構造に基づく事前トレーニング モデルであり、NLP 分野の多くのタスクで広く使用されています。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 SSL
SSL は、少量のラベル付きデータとより多くのラベルなしデータを使用してモデルの汎化能力を向上させることを指します。一般的に使用される SSL 手法には、半教師あり学習手法、弱教師あり学習手法、クロスエントロピー損失関数手法、マスキングメカニズムなどが含まれます。ここでは、最も一般的な SSL 方式のいくつかについて説明します。
2.1.1 教師なし学習
教師なし学習は、コンピューターがデータ内の隠れたパターンや構造を独自に発見できるようにすることを目的とした機械学習の分野です。教師なし学習には、画像処理、バイオインフォマティクス分析、テキスト分析、推奨システムなど、幅広い用途があります。
2.1.2 半教師あり学習
実際の環境では、通常、ラベルを付ける必要がある大量のデータがあります。しかし、現実は多くの場合不完全です。