NLP テキスト生成の完全な分析: 従来の手法から事前トレーニングまでの完全な紹介

この記事では、従来の統計手法やテンプレート ベースの手法から最新のニューラル ネットワーク モデル、特に LSTM や Transformer アーキテクチャに至るまで、テキスト生成のさまざまな手法を詳しく説明します。この記事では、テキスト生成における GPT などの大規模な事前トレーニング モデルのアプリケーションについても詳しく説明し、Python と PyTorch の実装コードを提供します。

TechLead をフォローして、AI に関するあらゆる次元の知識を共有してください。著者は 10 年以上のインターネット サービス アーキテクチャ、AI 製品の研究開発、チーム管理の経験があり、復旦大学同済大学で修士号を取得し、復丹ロボット知能研究所のメンバーであり、Alibaba Cloud 認定の上級アーキテクトです。 、プロジェクト管理の専門家、AI 製品の研究開発で数億の収益を上げています。

1 はじめに

1.1 テキスト生成の定義と機能

テキスト生成は、モデルを使用して自然言語テキストを自動的に作成する自然言語処理の中核となるサブフィールドです。この生成は、画像やその他のテキストなどの入力に基づく応答である場合もあれば、完全に自律的な作成である場合もあります。

テキスト生成タスクは、電子メールに自動的に返信するなどの単純なものから、ニュース記事の作成やストーリーの作成などのより複雑なものまであります。通常、次の手順が含まれます。

1. 目標と制約を決定する: スタイル、言語、長さなど、テキストを生成するための目標と制約を明確にします。
2. コンテンツ生成: 事前定義された目標と制約に基づいてコンテンツを生成します。
3. 評価と最適化: さまざまな評価指標を使用して、生成されたテキストをテストし、必要な最適化を行います。

例：

• 自動返信メール: 受信したメールの内容に基づいて、システムは関連性の高い短い返信を生成できます。
• ニュース記事の生成: 既存のデータと情報を使用して、ニュース記事を自動的に生成します。
• ストーリーの生成: 入力プロンプトに基づいてストーリーを生成するシステムを作成します。

1.2 テキスト生成分野における自然言語処理技術の活用

自然言語処理テクノロジーは、テキスト生成のための強力なツールと方法を提供します。これらの手法は、入力データの解析、言語構造の理解、生成されたテキストの品質の評価、生成プロセスの最適化に使用できます。

1. Sequence-to-sequence モデル: これは、機械翻訳や要約生成などのテキスト生成タスクで広く使用されているフレームワークです。モデルは、入力シーケンス (文など) を出力シーケンス (別の言語の文など) に変換することを学習します。

2. アテンション メカニズム: 長いシーケンスを処理する場合、アテンション メカニズムはモデルが入力データの重要な部分に焦点を当てるのに役立ち、それによってより正確な出力を生成できます。

3. 事前トレーニングされた言語モデル: BERT や GPT などのモデルは、大量のテキスト データで事前トレーニングされており、後でテキスト生成などのさまざまな NLP タスクに使用できます。

4. 最適化手法: ビーム検索やサンプリング戦略など、よりスムーズで正確なテキストの生成に役立ちます。

例：

• 機械翻訳: シーケンスツーシーケンス モデルを使用して、英語の文をフランス語の文に変換します。
• 要約の生成: アテンション メカニズムを使用して、長い記事から重要な情報を抽出し、短い要約を生成します。
• テキスト入力: 事前トレーニングされた GPT モデルを使用して、特定の始まりに基づいて完全なストーリーを生成します。

テクノロジーの進歩に伴い、テキスト生成における自然言語処理テクノロジーの応用はますます広範囲になり、より多くの可能性と機会が私たちに提供されています。

---

2 従来の方法 - 統計に基づいた方法

深層学習テクノロジーが普及する前は、テキスト生成は主に統計ベースの手法に依存していました。これらの方法は、コーパス内の単語やフレーズの頻度をカウントすることによって、次の単語やフレーズの出現確率を予測します。

2.1.1 Nグラムモデル

定義: N グラム モデルは、統計ベースのテキスト生成方法における古典的な手法です。これは、N 番目の単語の出現が前の N-1 単語にのみ関連しているという仮定に基づいています。たとえば、トライグラム (3 グラム) モデルでは、次の単語の出現は前の 2 つの単語にのみ関連します。

例: 「人工知能を学ぶのが大好きです」という文について考えてみましょう。バイグラム (2 グラム) モデルでは、「人工」の次の単語は「知能」になる可能性があります。

from collections import defaultdict, Counter
import random

def build_ngram_model(text, n=2):
    model = defaultdict(Counter)
    for i in range(len(text) - n):
        context, word = tuple(text[i:i+n-1]), text[i+n-1]
        model[context][word] += 1
    return model

def generate_with_ngram(model, max_len=20):
    context = random.choice(list(model.keys()))
    output = list(context)
    for i in range(max_len):
        if context not in model:
            break
        next_word = random.choices(list(model[context].keys()), weights=model[context].values())[0]
        output.append(next_word)
        context = tuple(output[-len(context):])
    return ' '.join(output)

text = "我 爱 学习 人工 智能".split()
model = build_ngram_model(text, n=2)
generated_text = generate_with_ngram(model)
print(generated_text)

2.1.2 スムージング技術

定義: 統計モデルでは、コーパス内に一度も出現したことのない N グラムが存在し、確率が 0 になる可能性があるという問題によく遭遇します。この問題を解決するために、平滑化技術を使用して、これらの出現しない N グラムにゼロ以外の確率を割り当てます。

例: Add-1 スムージング (ラプラス スムージング) を使用して、各単語の数に 1 を加えて、単語がない確率が 0 になるようにします。

def laplace_smoothed_probability(word, context, model, V):
    return (model[context][word] + 1) / (sum(model[context].values()) + V)

V = len(set(text))
context = ('我', '爱')
probability = laplace_smoothed_probability('学习', context, model, V)
print(f"P('学习'|'我 爱') = {
      
      probability}")

統計ベースの方法を使用してテキストを生成できますが、これらの方法には、特に長いテキストを扱う場合に制限があります。深層学習テクノロジーの発展に伴い、より高度なモデルが従来の方法に徐々に取って代わり、テキスト生成にさらなる可能性をもたらしています。

---

3. 従来のアプローチ – テンプレートベースの生成

テンプレートベースのテキスト生成は、事前定義された文構造と語彙に基づいてテキストを作成する初期のテキスト生成方法です。この方法はシンプルで直感的ですが、生成されるテキストにはバリエーションや多様性が欠けていることがよくあります。

3.1 定義と特徴

定義: テンプレート生成方法には、事前定義されたテキスト テンプレートと固定構造を使用し、さまざまなデータまたはコンテキストに従ってこれらのテンプレートを埋めて、テキストを生成することが含まれます。

特徴:

1. Deterministic : 出力はテンプレートに直接基づいているため、予測可能です。
2. 高速生成: 複雑な計算は必要なく、テンプレートに入力するだけです。
3. 制限事項: 出力は完全に固定テンプレートに基づいているため、多様性や自然な雰囲気に欠ける可能性があります。

例: 天気予報では、「{city} の今日の最高気温は {気温} 度です。」というテンプレートを使用できます。さまざまなデータに基づいて、テンプレートに入力し、「北京の今日の最高気温は 25 度です」などの文を生成できます。

def template_generation(template, **kwargs):
    return template.format(**kwargs)

template = "今天在{city}的最高温度为{temperature}度。"
output = template_generation(template, city="北京", temperature=25)
print(output)

3.2 動的テンプレート

定義: テキストの多様性を高めるために、複数のテンプレートをデザインし、コンテキストまたはランダム性に基づいて入力する異なるテンプレートを選択できます。

例: 天気予報の場合、次のテンプレートを使用できます。

1. 「今日の {city} の気温は {気温} 度に達しました。」
2. 「{city} の今日の最高気温は {気温} 度です。」

import random

def dynamic_template_generation(templates, **kwargs):
    chosen_template = random.choice(templates)
    return chosen_template.format(**kwargs)

templates = [
    "{city}今天的温度达到了{temperature}度。",
    "在{city}，今天的最高气温是{temperature}度。"
]

output = dynamic_template_generation(templates, city="上海", temperature=28)
print(output)

テンプレートベースのアプローチは、テキスト生成のためのシンプルで直接的な方法を提供しますが、複雑で多様なテキスト生成タスクを処理する場合には不十分であることが判明する可能性があります。最新の深層学習手法は、より強力で柔軟かつ多様なテキスト生成機能を提供し、徐々に主流の手法となっています。

---

4. ニューラルネットワーク法 - 長短期記憶ネットワーク(LSTM)

長短期記憶ネットワーク (LSTM) は、長期的な依存関係の問題を解決するために設計された特別なタイプのリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) です。従来の RNN では、タイム ステップが増加するにつれて、情報の送信が徐々に困難になります。LSTM は、その特別な構造を通じてこの問題を解決し、タイム ステップ間の情報の流れをより容易にします。

LSTM の中心となる概念

定義: LSTM の中核はセル状態であり、通常は (C_t) として表されます。同時に、LSTM には、忘却ゲート、入力ゲート、出力ゲートという 3 つの重要なゲートが含まれており、これらが連携して情報の更新、保存、取得の方法を決定します。

1. Forgetting Gate : セル状態からどの情報が忘れられるか破棄されるかを決定します。
2. 入力ゲート: セルの状態を更新し、どの新しい情報が保存されるかを決定します。
3. 出力ゲート: セルの状態に基づいて、どのような情報を出力するかを決定します。

例: テキスト シーケンスを操作していて、単語の性別マーカー (「彼」や「彼女」など) を覚えておきたいとします。新しい代名詞に遭遇したとき、忘却ゲートはモデルが古い性別マーカーを忘れるのに役立ち、入力ゲートはモデルが新しいマーカーを保存するのに役立ち、出力ゲートはシーケンスの一貫性を保つために次のタイム ステップでこのマーカーを出力します。 . セックス。

PyTorch の LSTM

PyTorch を使用すると、LSTM モデルを簡単に定義してトレーニングできます。

import torch.nn as nn
import torch

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态和细胞状态
        h0 = torch.zeros(num_layers, x.size(0), hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(num_layers, x.size(0), hidden_dim).requires_grad_()
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        out = self.linear(out[:, -1, :])
        return out

input_dim = 10
hidden_dim = 20
output_dim = 1
num_layers = 1
model = LSTMModel(input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers)

# 一个简单的例子，输入形状为 (batch_size, time_steps, input_dim)
input_seq = torch.randn(5, 10, 10)
output = model(input_seq)
print(output.shape)  # 输出形状为 (batch_size, output_dim)

LSTM は、時系列データを処理する能力、特に長いシーケンスで重要な情報を保持する能力により、テキスト生成、機械翻訳、センチメント分析などのさまざまな自然言語処理タスクで目覚ましい成功を収めています。

---

5. ニューラルネットワーク法 - Transformer

Transformer は、自然言語処理の分野における近年の重要な開発であり、従来の再帰的および畳み込み構造を放棄し、セルフ アテンション メカニズムに完全に依存してシーケンス データを処理します。

Transformer の中心的な概念

定義: Transformer は、テキストなどのシーケンス データを処理するように設計された、セルフ アテンション メカニズムに基づく深層学習モデルです。その中心となるのは、シーケンス内の異なる位置間の依存関係を、それらの位置がどれほど離れていても捕捉するマルチヘッドのセルフアテンション メカニズムです。

マルチヘッドセルフアテンション: これはトランスフォーマーの重要な部分です。各「ヘッド」はシーケンス内の異なる位置の表現を学習し、これらの表現を組み合わせます。

位置エンコーディング: Transformer は再帰や畳み込みを使用しないため、シーケンス内の単語の位置を理解するには追加の位置情報が必要です。位置エンコーディングは、この情報をシーケンス内の各位置に追加します。

例: 「猫はマットの上に座りました。」という文を考えてみましょう。「猫」と「マット」の関係を強調したい場合、多頭自己注意メカニズムにより、トランスフォーマーは「猫」と「マット」の両方に注意を払うことができます。遠くの「マット」も同時に。

PyTorch のトランスフォーマー

PyTorch を使用すると、既製の Transformer モジュールを使用して、単純な Transformer モデルを定義できます。

import torch.nn as nn
import torch

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, d_model)  # 示例中的一个简单的线性层

    def forward(self, src, tgt):
        output = self.transformer(src, tgt)
        return self.fc(output)

d_model = 512
nhead = 8
num_encoder_layers = 6
num_decoder_layers = 6

model = TransformerModel(d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers)

# 示例输入，形状为 (sequence_length, batch_size, d_model)
src = torch.randn(10, 32, d_model)
tgt = torch.randn(20, 32, d_model)

output = model(src, tgt)
print(output.shape)  # 输出形状为 (tgt_sequence_length, batch_size, d_model)

Transformer は、その強力なセルフアテンション メカニズムと並列処理機能により、さまざまな自然言語処理タスクで画期的な結果を達成しており、BERT、GPT、T5 などのモデルはすべて Transformer アーキテクチャに基づいて構築されています。

---

6. 大規模事前学習モデル - GPTテキスト生成機構

近年、GPT、BERT、T5などの大規模事前学習モデルが自然言語処理分野の標準モデルとなっています。彼らは、さまざまなタスク、特にテキスト生成タスクで優れたパフォーマンスを実証しました。

大規模な事前トレーニング済みモデルの中心となる概念

定義: 大規模な事前トレーニングされたモデルは、大量のラベルなしデータで事前トレーニングされ、特定のタスクで微調整されたモデルです。この「事前トレーニング - 微調整」パラダイムにより、モデルは自然言語の豊富な表現をキャプチャできるようになり、さまざまな下流タスクの強力な開始点となります。

事前トレーニング: モデルは、書籍や Web ページなどの大規模なテキスト データに対して教師なし学習を実行します。この時点で、モデルは語彙、文法、およびいくつかの常識情報を学習しました。

微調整: 事前トレーニング後、モデルは、機械翻訳、テキスト生成、センチメント分析などの特定のタスクのために、ラベル付きデータに対して教師あり学習を実行します。

例: GPT-3 について考えてみましょう。GPT-3 は、言語の基本構造と情報を学習するために、まず大量のテキストで事前トレーニングされます。その後、少数のサンプルを使用するか、追加のトレーニングを行わずに、特定のタスクでテキストを直接生成できます。

---

TechLead をフォローして、AI に関するあらゆる次元の知識を共有してください。著者は 10 年以上のインターネット サービス アーキテクチャ、AI 製品の研究開発、チーム管理の経験があり、復旦大学同済大学で修士号を取得し、復丹ロボット知能研究所のメンバーであり、Alibaba Cloud 認定の上級アーキテクトです。 、プロジェクト管理の専門家、AI 製品の研究開発で数億の収益を上げています。