Source-TargetAttentionとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Source-TargetAttentionとは

Source-Target Attentionは機械翻訳や要約など、自然言語処理タスクにおいて使用されるアテンション機構の一種です。アテンションとは、入力シーケンスの各要素に対して、出力シーケンスの各要素がどの程度関連するかを計算し、その関連度に基づいて重み付けを行う手法のことを指します。

Source-Target Attentionでは、入力シーケンス(Source)の各要素と出力シーケンス(Target)の各要素の間の関連性を計算します。これにより、出力シーケンスの各要素を生成する際に、入力シーケンスのどの部分に着目すべきかを決定することができます。

この手法は、Encoder-Decoderモデルにおいて特に効果的です。Encoderで入力シーケンスを処理し、その情報をDecoderに伝達する際に、Source-Target Attentionを用いることで、より適切な情報を選択的に利用できるようになります。

Source-Target Attentionの計算には、一般的にはドット積やコサイン類似度などが用いられます。入力シーケンスと出力シーケンスの各要素の間で、これらの類似度を計算し、その値に基づいて重み付けを行います。

近年では、Transformer等の新しいアーキテクチャにおいても、Source-Target Attentionが重要な役割を果たしています。これらのモデルでは、Self-Attentionと呼ばれる手法も用いられますが、Source-Target Attentionは依然として欠かせない要素となっています。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。