「自然言語処理を学びたいけど何から手を付けたらいいか分からない」

「BERTってよく耳にするけど、具体的に何ができるの？」

という疑問をお持ちではないでしょうか。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、自然言語処理（NLP）において多方面で活躍するGoogleが開発したモデルです。

この記事では、BERTの基本から日本語版BERTの環境設定、さらには他のNLPモデルとの比較まで、幅広く解説します。

この記事を読むことで、BERTを活用したプロジェクトや研究がスムーズに進行するだけでなく、検索エンジンでの使用例やチャットボットでの応用例も理解できます。

5分もあれば読み終わる内容になっているので、スキマ時間でサクッとBERTの全貌を把握しましょう。

<この記事を読むとわかること>

• BERTの基本概念とGoogleが開発した背景
• 日本語BERTモデルの環境設定と必要なPythonライブラリのインストール手順
• BERTとGPT-3、BART、Transformerといった他のNLPモデルとの違い
• BERTを用いた主な使用例（検索エンジン、文章生成、チャットボット等）

| BERTとは？成り立ちと背景

Googleが開発したBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、自然言語処理（NLP）のフィールドで存在感を増しつつあります。

このセクションでは、GoogleがなぜBERTを開発したのか、そしてこのテクノロジーが自然言語処理においてどのような位置を占めるのかについて詳しく解説します。

Googleが開発した理由

GoogleがBERTを開発した主な理由は、自然言語処理（NLP）において人間のように言葉を理解し、その文脈によって適切な反応や結果を提供する能力を高めることでした。

従来のNLPモデルは、単語や短いフレーズレベルでの理解に留まりがちであり、長い文章や複雑な質問に対する応答が限定的でした。

BERTの導入によって、Googleは文脈的な理解を大幅に向上させることができ、例えば、検索クエリにおける“彼”や“それ”といった代名詞が指している内容を正確に把握することが可能となりました。

この革新性は特に、質問応答システムや検索エンジン、チャットボットといったアプリケーションでその価値を発揮しています。

ユーザーはより自然な言葉で質問や検索ができ、それに対する回答もより正確かつ文脈に即したものとなりました。

BERTは、単にテクノロジーを進化させたのではなく、人々が情報にアクセスし、コミュニケーションを行う方法自体を革新したのです。

自然言語処理の歴史とBERTの位置づけ

自然言語処理（NLP）は、コンピューターが人間の言語を理解し、生成するための技術分野として、長い歴史を有しています。

初期の段階では、単純なルールベースの方法が主流であり、その後、機械学習を用いたアプローチが広まりました。

しかし、従来のモデルは単語を独立した要素として扱っていたため、文脈を十分に理解する能力に限界がありました。

BERTは、この歴史的背景の中で一石を投じた存在といえるでしょう。

双方向の文脈を考慮することで、言語の細やかなニュアンスまで捉えられるようになったのが非常に大きいです。

特に、Masked Language Modelという手法を用いて訓練されたBERTは、言語の文脈を全体的に把握するという点で画期的です。

その結果、質問応答、文章生成、テキスト分類など、多様なNLPタスクで高い性能を発揮しています。

このように、BERTはNLPの進化において、新たな地平を切り開いた革新的なモデルと言えるでしょう。

その開発により、より高度な自然言語理解が可能となり、各種アプリケーションでの利用範囲も拡大しています。

|BERTの仕組み

BERTの高度な能力は、その独特な仕組みに起因します。

このセクションでは、BERTがどのようにして文脈を理解するのか、その核心となる「Masked Language Model」や「双方向のアーキテクチャ」、さらには多くの「パラメータ」を有する理由について、詳細に解説します。

Masked Language Model

Masked Language Model（MLM）は、BERTの鍵となる仕組みの一つです。

このモデルは、文中の一部の単語を「マスク」（隠す）し、そのマスクされた単語を予測するタスクを解く能力に優れています。

一般的な言語モデルが文の終わりに向かって一方向にしか学習しないのとは対照的に、MLMは文中の任意の単語に対して前後の文脈を用いて理解を深めます。

この仕組みのおかげで、BERTは高度な文脈理解が可能となり、特に多義語のような言語の微妙なニュアンスまで捉えることができます。

例えば、「銀行に行く」と「川岸に行く」では、「行く」の意味が微妙に異なりますが、MLMを使用することでその違いを理解できます。

このようにして、BERTとMLMは自然言語処理の多くの課題、特に検索エンジンや文章生成、機械翻訳などでその力を発揮します。

双方向のアーキテクチャ

BERTの最も注目すべき特性の一つは、その双方向のアーキテクチャです。

多くの自然言語処理（NLP）モデルは一方向性があり、すなわち、文の先頭から末尾、またはその逆方向にしか文脈を解析できません。

しかし、BERTはこの制限を打破しています。

双方向の設計により、モデルは文中の各単語が周囲の単語とどのように関連するかを同時に理解することができます。

この双方向性がもたらすメリットは多岐にわたります。

特に、多義語や文脈依存の表現をより正確に捉える能力が向上します。また、関係性の複雑な文でもそのニュアンスをしっかりと把握できます。

一方で、デメリットとしては、計算コストが高くなる可能性があります。

しかし、その高い精度と汎用性によって、多くのNLPタスクで高いパフォーマンスを達成するための鍵となっています。

パラメータ数とその意義

BERTモデルのもう一つの重要な特徴はその膨大なパラメータ数です。

具体的には、BERTの基本モデルであるBERT-Baseは約1億1000万のパラメータを持ち、より大規模なBERT-Largeモデルでは3億4000万以上のパラメータがあります。

この数は、既存の多くのNLPモデルよりも遥かに多いです。

多数のパラメータがあるということは、モデルがより多くの情報を学習し、保存する能力が高いということです。

これにより、テキストの細かなニュアンスや複雑な文脈も効果的に捉えられます。

しかし、大量のパラメータは計算リソースを多く必要とするため、トレーニングと推論の際には高性能なハードウェアが求められます。

それでも、高い精度と柔軟性を求める多くのNLPタスクでBERTはその価値を証明しています。

|他のNLPモデルとBERTの相違点

自然言語処理（NLP）の分野は、様々なモデルとアプローチで溢れていますが、それぞれには独自の強みと弱みがあります。

本セクションでは、特に人気のあるNLPモデルであるGPT-3とBARTと、Googleが開発したBERTの主な違いに焦点を当てます。

これにより、BERTがどのような独自の利点と限界を持つのか、明確に理解できるでしょう。

BERTとGPT-3の主な違い

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とGPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、共に自然言語処理の領域で高度に評価されていますが、目的と設計哲学には明確な違いがあります。

BERTは主にテキストの理解に優れており、双方向性を活用してコンテキストを深く理解することを目的としています。

一方、GPT-3は強力な生成モデルであり、文章生成や質問応答、対話システムなどに特化しています。

BERTは主に「Masked Language Model」を使用し、文中の単語やフレーズの意味をコンテキストに基づいて理解します。

GPT-3は、一方向（左から右）のテキスト解析に基づき、非常に自然な文章を生成する能力に優れています。

それぞれのモデルが得意とするタスクとしては、BERTは文章の要約、感情分析、命名エンティティ認識などがあります。

GPT-3は創造的な文章生成、会話エージェント、コード生成などに強いです。

このように、同じNLPの領域でも、BERTとGPT-3は異なるニーズに対応しています。

BERTとBARTの違い

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) とBART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) は、どちらもトランスフォーマーのアーキテクチャを利用したモデルですが、学習方法と利用方法に顕著な違いがあります。

BERTは「Masked Language Model」を利用して文中の一部の単語を予測しますが、BARTはテキスト全体を取り扱い、文章の一部を削除や置換したりして、元の文章を復元するタスクで学習します。

この特性により、BARTは文章の生成や要約など、より幅広いタスクでの使用が可能です。

一方、BERTは文の関係性や文脈の理解に優れ、特定の情報抽出や質問応答などに適しています。

|BERTで何ができる？主な使用例

BERTは自然言語処理の多様な領域で活躍する先進的なテクノロジーです。

このセクションでは、BERTの能力を最大限に引き出す三つの主要な使用例を探ります。

下記の例を通じて、BERTが持つ多面的な機能性と応用範囲を理解していきましょう。

検索エンジンにおける活用

BERT技術が特に影響を与えているのは、検索エンジンの領域です。

具体的にはGoogle検索エンジンがBERTを導入して、検索結果の質を大幅に向上させました。

この技術の導入により、Googleはより複雑なクエリや長い文のクエリに対して、その文脈を理解し、関連性の高い結果を提供する能力が飛躍的に向上しました。

例えば、日本語で「東京近くのおすすめレストラン」を検索した場合、BERTは「近く」と「おすすめ」というキーワードの関係性や、それが「東京」にどのように関連しているのかを高度に解析します。

その結果、ユーザーはより適切なレストランの推薦を受けることができます。

このようにして、ユーザーにとって検索エンジンの使い勝手が大幅に改善されるのです。

一昔前に比べて、曖昧または複雑な検索クエリでも、BERTの能力によってユーザーは求めている情報に迅速かつ正確にアクセスできるようになりました。

クオリティの高い文章生成

BERTが注目されている用途の一つは、高品質な文章生成能力です。

従来の文章生成技術と比べて、BERTは文脈やニュアンスをより精緻に理解する能力があり、それによって生成される文章は一般的により自然で関連性が高いです。

この高度な文脈認識能力は、特にマーケティングや広告、コンテンツ作成で重宝されています。

しかし、完璧なシステムではありません。BERTは基本的に教師なし学習モデルであり、その生成する文章が時として不適切または誤解を招く可能性も存在します。

また、非常に複雑な指示や抽象的なコンセプトに対する文章生成は、まだ限界があります。

総じて、BERTを用いた文章生成は一般的な文章生成よりも高品質ですが、用途や期待する結果によっては、その限界も理解する必要があります。

チャットボットでの応用例

チャットボットとは、人工知能（AI）を用いて自動的にユーザーと対話を行うプログラムです。

最近では、このチャットボットの対話品質を向上させるためにBERTが活用されています。

BERTの文脈認識能力により、ボットはユーザーの質問やコメントに対してより適切で自然な回答を生成することができます。

具体的には、カスタマーサービス、商品推薦、FAQセクションでの対話など、多岐にわたるシナリオでBERTを活用したチャットボットが登場しています。

その結果、ユーザーエクスペリエンスが大幅に向上し、ユーザーは自分が求める情報やサービスを短時間で効率よく得ることができます。

総じて、BERTを用いたチャットボットは対話の質を飛躍的に向上させる可能性を秘めており、多くの企業やサービスで積極的に採用されています。

この技術は、対話型サービスの未来を大きく変える要素と言えるでしょう。

|日本語版BERTのインストール手順

BERTは英語だけでなく、多言語対応しており日本語にも適用可能です。

このセクションでは、日本語版BERTを利用するための手順を詳しく解説します。

前提条件と環境設定から、必要なライブラリやツールのインストールまで、手順ごとに分かりやすく説明します。

前提条件と必要な環境

日本語版BERTを効果的に使用するためには、いくつかの前提条件と必要な環境設定があります。

まず、プログラミング言語としてPythonが必須です。また、形態素解析ライブラリとしてJUMAN++が必要です。

本項ではHuggingFaceのPyTorch版BERTを使用しますので、PyTorch（CPU版）もインストールする必要があります。

環境設定にはGoogle Colaboratoryもオプションとして考慮できます、これは初心者にも扱いやすく、ハードウェアの制約も少ないクラウドベースのプラットフォームです。

一般的に、ライブラリのインストールにはtransformersも含まれています。これはBERTや他のトランスフォーマーモデルを簡単に扱うことができるライブラリです。

PyTorchはCPU版で問題ないですが、GPUを利用する場合は専門的な設定が必要となる場合もあります。

具体的な形態素解析ライブラリや日本語版の事前学習済みモデルは、公開されているリポジトリからダウンロード可能です。

JUMAN++のインストール

JUMAN++は、京都大学の黒橋・河原・村脇研究室によって開発された高性能な形態素解析器です。

この研究室は自然言語処理（NLP）において多くの有用なフレームワークを提供しており、JUMAN++もその一つです。

JUMAN++はMeCabと並ぶ人気の形態素解析ツールですが、口語に対する高い対応性が特徴です。

JUMAN++とMeCabの違い

MeCabは長い間、形態素解析の定番とされてきましたが、JUMAN++は口語表現や新語にも強く、より高度な自然言語処理を実現します。

インストール手順とコード例

Google Colaboratoryを使用する場合、以下のコマンドを実行することでJUMAN++を簡単にインストールできます。

<コード例（コピペ可）>

!wget https://github.com/ku-nlp/jumanpp/releases/download/v2.0.0-rc2/jumanpp-2.0.0-rc2.tar.xz && 

tar xJvf jumanpp-2.0.0-rc2.tar.xz && 

rm jumanpp-2.0.0-rc2.tar.xz && 

cd jumanpp-2.0.0-rc2/ && 

mkdir bld && 

cd bld && 

cmake .. 

  -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release 

  -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local && 

make && 

sudo make install

このようにしてJUMAN++をインストールすることで、日本語版BERTの形態素解析部分に対応できるようになります。

日本語Pretrained BERTモデルのダウンロード

BERTの日本語版は、京都大学の黒橋・河原・村脇研究室によって非常に高品質なPretrainedモデルが公開されています。

この事前学習済みモデルを使用することで、時間とリソースを大幅に節約できます。

Google Driveのマウント手順

Google Colaboratoryを使用する際には、まずGoogle Driveをマウントします。

これを行うことで、Google Drive上のファイルと同期を取ることが可能です。

<コード例（コピペ可）>

from google.colab import drive

drive.mount(‘/content/drive’)

モデルのダウンロードと解凍

Google Drive上に専用のフォルダを作成します。

<コード例（コピペ可）>

!mkdir -p /content/drive/’My Drive’/bert/japan_test

このフォルダに移動した後、黒橋・河原・村脇研究室が公開している日本語Pretrained BERTモデルをダウンロードします。

<コード例（コピペ可）>

import urllib.request

kyoto_u_bert_url = “http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/JapaneseBertPretrainedModel/Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE.zip”

urllib.request.urlretrieve(kyoto_u_bert_url, “Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE.zip”)

ダウンロードが完了したら、ZIPファイルを解凍します。

<コード例（コピペ可）>

!unzip Japanese_L-12_H-768_A-12_E-30_BPE.zip

以上の手順で、日本語Pretrained BERTモデルのセットアップが完了します。

必要なPythonライブラリのインストール

事前に準備したJUMAN++や日本語Pretrained BERTモデルを最大限に活用するためには、特定のPythonライブラリが不可欠です。

今回紹介するのは、TransformersとPyknpの2つのライブラリです。

ライブラリのインストール手順

以下のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします。

<コード例（コピペ可）>

!pip install transformers

!pip install pyknp

Pythonライブラリのインストールは簡単ですが、依存関係に注意が必要です。例えば、PyknpはJUMAN++に依存していますので、JUMAN++のインストールが先行する必要があります。

これで、日本語BERTモデルを使う準備が整いました。次に進む前に、以下のようにPython上でインポートしてみましょう。

<コード例（コピペ可）>

import torch

from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM, BertConfig

from pyknp import Juman

以上の手順を踏むことで、日本語の自然言語処理タスクに必要な全てのライブラリと依存関係が整います。

|まとめ：BERTによりGoogleがさらに使いやすくなる！

本記事を通じて、BERTの基本概念、日本語版BERTの設定方法、そして他のNLPモデルとの相違点について詳しく解説しました。

BERTは自然言語処理において革命的な進化をもたらしており、その背後にはGoogleの強力な技術力に支えられています。

BERTは今後、更なるパフォーマンスの向上や新しい応用領域が期待されています。

そのため、日々更新される技術動向をしっかりとキャッチアップしておき、継続的な学習を心掛けることが重要です。

この記事は、BERTの持つポテンシャルを最大限に活かし、実際のプロジェクトや研究での応用を推進するための第一歩としてお役立ていただければと思います。