ナレッジエンハンストNLPモデルの詳細解説
ナレッジエンハンストNLPモデルとは、外部知識や情報を自然言語処理（NLP）モデルへ提供する手法で、NLPモデルが自然言語をより理解し生成できるように開発されています。
既存のナレッジベースや知識グラフ（例：ウィキペディア、WordNetなど）を利用して、背景知識や意味情報を提供することで、NLP モデルの知識を強化することがよくあります。例として、いくつかの一般的な知識強化手法を以下に示します。
- ナレッジグラフは、エンティティ、リレーション、アトリビュートの形式で知識を格納する、構造化された知識表現の方法です。ナレッジグラフはエンティティをテキスト入力から識別し、それらをナレッジグラフ内のエンティティと関連付けることで、NLP モデルの知識を充実させるために使用できます。
- 外部知識を活用して、テキスト要約や論理的推論を行うことができる、知識強化NLPモデル。たとえば、ウィキペディアを利用したテキスト要約、論理規則を利用した推論など。
- 外部ナレッジを利用することで、テキスト間のセマンティックな関連性を特定できるナレッジ強化NLPモデルが活用できます。例えば、WordNetなどの語彙リソースを活用して、単語間のセマンティック類似度を計算できます。
- 外部の知識を利用することで、言語モデリングタスクにおけるパフォーマンスが向上する可能性のある、知識強化型のNLPモデルが開発されています。例として、外部の知識を付加的な入力特徴として利用したり、生成テキストの質量を向上させるために外部の知識を利用したりすることが挙げられます。
外部の知識を組み込んだNLPのモデルは、テキストの分類、固有表現認識、関連性の抽出、機械翻訳などの多数のNLPタスクに適用できます。それらは、NLPのモデルが自然言語をよりよく理解し、生成するのを手助けし、モデルのパフォーマンスと成果を向上させます。けれども、外部の知識を組み込んだNLPのモデルも、外部の知識を選択し統合する方法、それに、外部の知識をモデルと結合する方法など、幾つかの課題を抱えています。
