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TransformerモデルとTensorFlowを用いた自然言語処理（NLP）

はじめに

Transformerは、自然言語処理（NLP）における画期的なモデルであり、BERTやGPTなどの多くの最新AIモデルの基盤となっています。本記事では、TensorFlowを使用してTransformerモデルを構築し、テキスト分類タスクを実装する方法を紹介します。

Transformerの基本概念

Transformerは、以下の主要なコンポーネントから構成されます。

• Self-Attention: 文中の単語同士の関係を捉えるメカニズム
• Positional Encoding: 単語の順序情報をモデルに組み込む技術
• Multi-Head Attention: 異なる視点からテキストを処理
• Feed Forward Network: 非線形変換を行う層

TensorFlowでのTransformerの実装

まず、Transformerの基本構造を作成します。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, LayerNormalization, Dropout

class MultiHeadSelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        assert d_model % num_heads == 0
        self.depth = d_model // num_heads
        self.wq = Dense(d_model)
        self.wk = Dense(d_model)
        self.wv = Dense(d_model)
        self.dense = Dense(d_model)
    
    def call(self, inputs):
        batch_size = tf.shape(inputs)[0]
        q = self.wq(inputs)
        k = self.wk(inputs)
        v = self.wv(inputs)
        q = tf.reshape(q, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        k = tf.reshape(k, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        v = tf.reshape(v, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        scores = tf.matmul(q, k, transpose_b=True) / tf.math.sqrt(float(self.depth))
        weights = tf.nn.softmax(scores, axis=-1)
        output = tf.matmul(weights, v)
        output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))
        return self.dense(output)

Transformerエンコーダの実装

次に、Transformerエンコーダを構築します。

class TransformerEncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
        super(TransformerEncoderLayer, self).__init__()
        self.mha = MultiHeadSelfAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = tf.keras.Sequential([
            Dense(dff, activation='relu'),
            Dense(d_model)
        ])
        self.norm1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.norm2 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = Dropout(rate)
        self.dropout2 = Dropout(rate)
    
    def call(self, x):
        attn_output = self.mha(x)
        attn_output = self.dropout1(attn_output)
        out1 = self.norm1(x + attn_output)
        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output)
        return self.norm2(out1 + ffn_output)

テキスト分類タスクへの応用

Transformerエンコーダを活用し、テキスト分類モデルを構築します。

class TextClassifier(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, num_heads, dff, num_classes):
        super(TextClassifier, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.encoder = TransformerEncoderLayer(d_model, num_heads, dff)
        self.global_avg_pool = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling1D()
        self.classifier = Dense(num_classes, activation='softmax')
    
    def call(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.encoder(x)
        x = self.global_avg_pool(x)
        return self.classifier(x)

まとめ

TensorFlowを使用してTransformerの基本的な構造を実装し、テキスト分類タスクへの応用を紹介しました。BERTやGPTのような高度なモデルも、この基本概念を応用することで理解しやすくなります。