AI

エーアイ

公開：2024-04-08

CBOW(Continuous Bag-of-Words)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

CBOW(Continuous Bag-of-Words)とは

CBOWとはContinuous Bag-of-Wordsの略称で、自然言語処理における単語の分散表現を学習するための手法の1つです。CBOWは対象となる単語の前後に出現する単語を入力として、対象単語を予測するニューラルネットワークモデルを用います。

CBOWは単語の意味を低次元のベクトルで表現することができるため、単語間の関係性を定量的に捉えることが可能となります。また、大量のテキストデータから効率的に単語の分散表現を学習できるという利点があるのです。

CBOWによって学習された単語ベクトルは単語の類似度計算や感情分析、文書分類などの様々なタスクに応用することができます。特に、単語の類似度計算では意味的に近い単語同士のベクトルは近い位置に配置されるようになっています。

CBOWはSkip-gramモデルと並んでWord2Vecと呼ばれる単語の分散表現学習手法の代表的なモデルの1つとして知られています。近年ではより高度な言語モデルが登場していますが、CBOWは今でも自然言語処理の基礎となる重要な手法の1つと言えるでしょう。

以上のように、CBOWは自然言語処理における単語の分散表現学習において重要な役割を果たしているモデルなのです。次節以降ではCBOWのアルゴリズムや応用例などについて、より詳しく見ていくことにしましょう。

CBOWのアルゴリズムと学習方法

CBOWのアルゴリズムと学習方法について、以下3つを簡単に解説していきます。

• CBOWの基本的なアルゴリズム
• CBOWにおける単語ベクトルの学習プロセス
• CBOWの学習におけるハイパーパラメータの設定

CBOWの基本的なアルゴリズム

CBOWの基本的なアルゴリズムは対象単語の前後に出現する単語を入力とし、対象単語を予測するニューラルネットワークモデルを用いることです。具体的には入力層、隠れ層、出力層の3層構造を持つニューラルネットワークを使用します。

入力層では対象単語の前後に出現する単語のone-hot表現を受け取り、隠れ層では入力層からの情報を元に分散表現を学習します。出力層では隠れ層で学習された分散表現を用いて対象単語を予測するのです。

CBOWにおける単語ベクトルの学習プロセス

CBOWにおける単語ベクトルの学習プロセスは大量のテキストデータを用いて行われます。まず、テキストデータから対象単語とその前後の単語をペアとして抽出し、それらをニューラルネットワークに入力します。

ニューラルネットワークは入力された単語ペアから対象単語を予測するように学習を行います。この学習プロセスを繰り返すことで、単語の分散表現が徐々に更新され、最終的に意味的に近い単語同士のベクトルが近い位置に配置されるようになるのです。

CBOWの学習におけるハイパーパラメータの設定

CBOWの学習ではいくつかのハイパーパラメータを設定する必要があります。主なハイパーパラメータとしてはウィンドウサイズ、次元数、学習率、エポック数などが挙げられます。

ウィンドウサイズは対象単語の前後何単語までを考慮するかを決定するパラメータです。次元数は単語ベクトルの次元数を指定します。学習率は学習の更新幅を制御するパラメータであり、エポック数は学習の反復回数を指定するものです。

CBOWの応用例と利点

CBOWの応用例と利点について、以下3つを簡単に解説していきます。

• CBOWを用いた単語の類似度計算
• CBOWを応用した文書分類や感情分析
• CBOWの利点と他の手法との比較

CBOWを用いた単語の類似度計算

CBOWによって学習された単語ベクトルは単語間の意味的な類似度を計算するために使用することができます。具体的には2つの単語ベクトル間のコサイン類似度を計算することで、それらの単語がどの程度意味的に近いかを数値化できます。

この単語の類似度計算は自然言語処理における様々なタスクで活用されています。例えば、類義語や関連語の抽出、言語モデルの評価、意味的に近い単語のクラスタリングなどに応用されているのです。

CBOWを応用した文書分類や感情分析

CBOWで学習された単語ベクトルは文書分類や感情分析などのタスクにも応用することができます。文書分類では文書中の単語をCBOWで学習されたベクトルに変換し、それらを特徴量としてマシンラーニングモデルを学習させることで、文書のカテゴリを予測できます。

感情分析では単語ベクトルを用いて文章の感情極性を判定します。感情極性を持つ単語のベクトルを用意し、文章中の単語ベクトルとの類似度を計算することで、文章全体の感情極性を推定するのです。

CBOWの利点と他の手法との比較

CBOWの利点は大量のテキストデータから効率的に単語の分散表現を学習できる点にあります。また、学習された単語ベクトルは単語間の意味的な関係性を適切に捉えることができるため、様々なタスクに応用可能です。

他の単語の分散表現学習手法としてはSkip-gramモデルやGloVe、fastTextなどがあります。これらの手法はCBOWとは異なるアプローチで単語ベクトルを学習しますが、いずれも単語の意味的な関係性を捉えることができる点では共通しているのです。

CBOWの課題と今後の発展

CBOWの課題と今後の発展について、以下3つを簡単に解説していきます。

• CBOWにおけるコーパスの質と量の重要性
• CBOWの拡張モデルとその特徴
• CBOWから発展した言語モデルの登場

CBOWにおけるコーパスの質と量の重要性

CBOWによる単語の分散表現学習では学習に用いるコーパス(テキストデータ)の質と量が重要な役割を果たします。コーパスの質が低かったり、量が不足していたりすると、学習された単語ベクトルの性能が低下してしまう可能性があります。

したがって、CBOWを用いる際にはタスクに適した十分な量の高品質なコーパスを準備することが求められます。また、コーパスのクリーニングや前処理も、学習結果に大きな影響を与えるため、適切に行う必要があるでしょう。

CBOWの拡張モデルとその特徴

CBOWをベースとした拡張モデルも提案されています。例えば、 Sub-word CBOWは単語をサブワード(部分文字列)に分割し、サブワードの分散表現を学習することで、未知語や低頻度語に対応できるようにしたモデルです。

また、Positive-Unlabeled CBOWは正例(対象単語)と負例(ランダムに選択された単語)を用いて学習を行うことで、よりロバストな単語ベクトルを獲得することができます。このように、CBOWをベースとしつつ、様々な拡張が施されているのです。

CBOWから発展した言語モデルの登場

CBOWは単語の分散表現学習における重要な手法の1つですが、近年ではさらに高度な言語モデルが登場しています。例えば、TransformerベースのBERTやGPTシリーズは文脈を考慮した単語の分散表現を学習することができます。

これらの言語モデルは大規模なコーパスを用いて事前学習を行うことで、様々なタスクに汎用的に適用可能な性能を達成しています。CBOWから始まった単語の分散表現学習はこうした高度な言語モデルの登場によって、さらなる発展を遂げているのです。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧