ベクトル埋め込みとは何か？
ベクトル埋め込みの定義
ベクトル埋め込みとは、単語や文章などのデータを、それらの意味や関係性を捉える数値に変換する方法です。これらは、さまざまなデータタイプを多次元空間に存在する点で表し、同様のデータポイントが相互により近くにクラスター化されます。これらの数値表現は、機械がこのデータをより効率的に理解して処理するのに役立ちます。
単語と文の埋め込みは、ベクトル埋め込みの最も一般的な2つのサブタイプですが、他にもあります。一部のベクトル埋め込みは、ドキュメント全体を表すことができるだけでなく、ビジュアルコンテンツと一致するように設計された画像ベクトル、ユーザーの好みを判断するユーザープロファイルベクトル、類似製品などを識別するのに役立つ製品ベクトルなどを表すことができます。ベクトル埋め込みは、機械学習アルゴリズムによるデータ内のパターンの発見、およびセンチメント分析、言語翻訳、推奨システムなどのタスクの実行をサポートします。
ベクトル埋め込みのタイプ
さまざまな用途で一般的に使用されるベクトル埋め込みには、いくつかの異なるタイプが存在します。以下はその一例です。
単語埋め込みは、個々の単語をベクトルとして表します。Word2Vec、GloVe、FastTextなどの手法は、大規模なテキストコーパスから意味的関係とコンテキスト情報をキャプチャすることで単語の埋め込みを学習します。
文の埋め込みは、文全体をベクトルとして表します。Universal Sentence Encoder（USE）やSkipThoughtなどのモデルは、文の全体の意味とコンテキストをキャプチャする埋め込みを生成します。
ドキュメントの埋め込みは、ドキュメント（新聞記事や学術論文から書籍に至るまで）をベクトルとして表します。これらは、ドキュメント全体の意味情報とコンテキストをキャプチャします。Doc2Vecやパラグラフベクトルなどの手法は、ドキュメントの埋め込みを学習するよう設計されています。
画像埋め込みは、さまざまな視覚的特徴をキャプチャすることによって画像をベクトルとして表します。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの手法や、ResNetやVGGなどの事前トレーニング済みモデルは、画像の分類、オブジェクトの検出、画像の類似性などのタスク向けに画像埋め込みを生成します。
ユーザー埋め込みは、システムまたはプラットフォーム内のユーザーをベクトルとして表します。これらは、ユーザーの好み、行動、および特性をキャプチャします。ユーザーの埋め込みは、ユーザーのセグメンテーションだけでなく、レコメンデーションシステムからパーソナライズされたマーケティングまであらゆるものに使用できます。
製品埋め込みは、Eコマースやレコメンデーションシステムの製品をベクトルとして表します。これらは、製品の属性、機能、およびその他のセマンティック情報をキャプチャします。アルゴリズムは、これらの埋め込みを使用して、ベクトル表現に基づいて製品を比較、推奨、分析することができます。
埋め込みとベクトルは同じものですか？
ベクトル埋め込みのコンテキストでは、埋め込みとベクトルは同じものです。どちらもデータの数値表現のことであり、各データポイントは、高次元空間内に存在するベクトルで表されます。
「ベクトル」という用語は、特定の次元を持つ数値の配列を指しているだけです。ベクトル埋め込みの場合、これらのベクトルは、連続空間内に存在する前述のデータポイントのいずれかを表します。逆に、「埋め込み」とは特に、意味のある情報、セマンティック関係、または文脈上の特徴をキャプチャするような方法でデータをベクトルとして表現する方法です。埋め込みは、データの基となる構造やプロパティをキャプチャするように設計されており、通常はトレーニングアルゴリズムやモデルを通じて学習されます。
ベクトル埋め込みのコンテキストでは、埋め込みとベクトルは同じ意味で使用できますが、「埋め込み」はデータを意味のある構造化された方法で表現するという概念を強調し、「ベクトル」は数値表現自体を指します。
ベクトル埋め込みはどのように作成されますか？
ベクトル埋め込みは、上に挙げたデータ（およびその他）のいずれかを数値ベクトルに変換するようにモデルをトレーニングする機械学習プロセスを通じて作成されます。以下に、各手順の概要を簡単に示します。
- まず、テキストや画像など、埋め込みを作成したいデータの種類を表す大規模なデータセットを収集します。
- 次に、データを前処理します。この場合、ノイズの除去、テキストの正規化、画像のサイズ変更、または扱うデータのタイプに応じたその他のさまざまなタスクによるデータのクリーニングおよび準備が必要です。
- データの目標に適したニューラルネットワークモデルを選択し、前処理されたデータをモデルにフィードします。
- モデルは、トレーニング中に内部パラメーターを調整することによって、データ内のパターンと関係性を学習します。たとえば、頻繁に一緒に出現する単語を関連付けたり、画像内の視覚的な特徴を認識したりすることを学習します。
- モデルが学習すると、データの意味や特性を表す数値ベクトル（または埋め込み）が生成されます。単語や画像などの各データポイントは、固有のベクトルで表されます。
- この時点では、特定のタスクのパフォーマンスを測定するか、人によって特定の結果がどの程度類似しているかを評価することで、埋め込みの品質と有効性を評価することができます。
- 埋め込みが適切に機能していると判断されると、データセットの分析と処理が可能になります。
ベクトルの埋め込みとはどのようなものですか？
ベクトルの長さまたは次元は、使用している特定の埋め込み技術と、データをどのように表現したいかによって異なります。たとえば、単語の埋め込みを作成する場合、そのディメンションの数はしばしば数百から数千になるため、人間が視覚的に図式化するにはあまりにも複雑すぎます。文またはドキュメントの埋め込みは、さらに複雑な意味情報をキャプチャするため、より複雑なディメンションを含む場合があります。
ベクトルの埋め込み自体は通常、[0.2、0.8、-0.4、0.6、...]などの一連の数値として表されます。シーケンス内の各数値は、特定の特徴またはディメンションに対応し、データポイントの全体的な表現に寄与します。とはいえ、ベクトル内の実際の数値自体には意味がありません。数値間の相対値と関係性がセマンティック情報をキャプチャすると、アルゴリズムによる効果的なデータの処理と分析が可能になります。
ベクトル埋め込み用途
ベクトル埋め込みには、さまざまな分野にわたって幅広い用途があります。以下は、遭遇する可能性のある一般的な用途です。
自然言語処理（NLP）では、センチメント分析、固有表現認識、テキスト分類、機械翻訳、質問応答、およびドキュメントの類似性などのタスクにベクトル埋め込みを広く使用します。埋め込みを使用することで、アルゴリズムは、テキスト関連データをより効率的に理解して処理することができます。
検索エンジンは、ベクトル埋め込みを使用して情報を取得し、意味的関係の識別に役立てます。ベクトル埋め込みは、検索エンジンがユーザークエリを取得して、関連するWebページを返したり、記事を推奨したり、クエリ内の単語のスペルミスを修正したり、ユーザーに役立ちそうな類似の関連クエリを提案したりするのに役立ちます。この用途の多くはセマンティック検索の強化に用いられます。
パーソナライズされた推奨システムは、ベクトル埋め込みを使用して、ユーザーの好みやアイテムの特徴をキャプチャします。これらは、ベクトル内のユーザーとアイテムの厳密な一致に基づいて、ユーザープロファイルとユーザーが好む可能性のあるアイテム（製品、映画、曲、ニュース記事など）を照合するのに役立ちます。身近な例としては、Netflixのレコメンデーションシステムがあります。好みにぴったりの映画をどのように選択しているのだろうと疑問に思ったことはありませんか？ユーザーが通常視聴しているものに類似したコンテンツを提案する場合は、アイテム間の類似性の尺度が用いられます。
ビジュアルコンテンツは、ベクトル埋め込みを介して分析することもできます。このようなタイプのベクトル埋め込みでトレーニングされたアルゴリズムは、画像を分類したり、オブジェクトを識別したり、他の画像内でこれらを検出したり、類似の画像を検索したり、あらゆる種類の画像（およびビデオ）を別個のカテゴリに分類したりすることができます。Googleレンズが使用する画像認識技術は、頻繁に使用される画像分析ツールです。
異常検知アルゴリズムは、ベクトル埋め込みを使用して、さまざまなデータタイプの通常と異なるパターンや異常値を特定します。このアルゴリズムは、通常の動作を表す埋め込みでトレーニングするため、埋め込み間の距離または非類似尺度に基づいて検出できる標準からの逸脱を特定する方法を学習できます。これは特に、サイバーセキュリティ用途で重宝されます。
グラフ分析では、グラフ埋め込みが使用され、その場合のグラフは、線（エッジと呼ばれる）でつないだ点（ノードと呼ばれる）の集合です。各ノードは人、Webページ、製品などのエンティティを表し、各エッジはこれらのエンティティ間の関係性または接続を表します。これらのベクトル埋め込みは、ソーシャルネットワークの友達の提案からサイバーセキュリティの異常検出まで、あらゆることを行うことができます（前述のとおり）。
オーディオや音楽を処理して埋め込むこともできます。ベクトル埋め込みは、アルゴリズムがオーディオデータを効率的に分析できるようにオーディオの特性をキャプチャします。これは、音楽の推奨、ジャンルの分類、オーディオの類似性検索、音声認識、話者の検証などのさまざまな用途に使用できます。
Elasticsearchを使用したベクトル埋め込みを開始
Elasticsearchプラットフォームの場合、ユーザーに利益をもたらし、作業を迅速化するアプリケーションの構築に役立つ強力な機械学習とAIがソリューションにもともと統合されています。ElasticsearchはElastic Stackの根幹部分で、データの取り込み、データエンリッチメント、データの保管、解析、表示を実施するためのオープンな無料ツールのセットです。
Elasticsearchは以下のことに役立ちます。
- ユーザー体験の改善とコンバージョンの増加
- 新しい洞察、自動化、分析、レポート機能の活用
- さまざまな社内文書や用途を処理する従業員の生産性が向上