ベクトル埋め込みの種類
- 単語埋め込み: NLPで単語を表現し、単語間の意味的関係を捉える。言語翻訳、単語類似度、感情分析などに使われる。
- 文埋め込み: 文の意味と文脈を捉え、情報検索、テキスト分類、感情分析などに使われる。
- 文書埋め込み: レポートや記事のような文書の内容を捉え、推薦システム、情報検索、文書類似度や分類などに使われる。
- グラフ埋め込み: グラフのノードとエッジをベクトル空間で表現し、ノード分類、コミュニティ検出、リンク予測などに使われる。
- 画像埋め込み: 画像のさまざまな側面を表現し、コンテンツベースの推薦システム、画像認識や物体認識、画像検索システムなどに使われる。
- 製品埋め込み: デジタル製品や物理製品を表現し、製品推薦や分類システム、製品検索などに使われる。
- 音声埋め込み: 音声信号のリズム、トーン、ピッチなどを表現し、感情検出、音声認識、音楽推薦などに使われる。
ニューラルネットワークが埋め込みを生成する方法
- 表現学習: ニューラルネットワークが高次元データを低次元空間に写像し、重要な特徴を保持する。
- 学習プロセス: ニューラルネットワークはデータを意味のある埋め込みに変換するように学習する。これはニューロンの重みとバイアスを調整する過程で行われる。
- 例: 映画レビューの肯定/否定分類のためのニューラルネットワークでは、単語埋め込みが学習される。"good" や "excellent" のような単語は、類似した埋め込みを持つようになる。
ベクトル埋め込みの動作原理
- ベクトル空間: オブジェクトや特徴を多次元ベクトル空間上の点として表現し、類似した項目は近くに配置される。
- 距離計測: ユークリッド距離やコサイン類似度などを使って、ベクトル間の関係を定量化する。
- 例: "cat" と "dog" のベクトルは、"cat" と "car" のベクトルよりも近くに位置する。
ベクトル埋め込みを活用した開発
- チャットボット: ユーザーのクエリにより適切に応答し、文脈に関連した応答を生成し、一貫した会話を維持する。
- セマンティック検索エンジン: キーワードマッチングの代わりに、意味的類似性に基づく検索結果を提供する。
- テキスト分類システム: 文書を構文と単語に基づいて分類する。
- 推薦システム: キーワードや説明の類似性に応じてコンテンツを推薦する。
データに対するベクトル埋め込みの生成方法
- データ収集: テキスト、音声、画像、時系列データなど、さまざまなデータを収集する。
- データ前処理: トークン化、ノイズ除去、画像サイズの調整、正規化などにより、データを分析に適した形に処理する。
- データ分割: テキストを文や単語に、画像をセグメントに、時系列データを区間に分割する。
- ベクトル化: 各データ片をベクトルに変換する。テキストデータには OpenAI のテキスト埋め込みモデル、画像データには CNN モデル、音声データにはスペクトログラムなどを使う。
ベクトル埋め込みの保存方法
- ベクトルデータベース: ベクトルデータを効率よく保存・検索できるデータベースを使用する。
- PostgreSQL: ベクトルデータを他のリレーショナルデータと一緒に保存できる。pgvector 拡張を使ってベクトルを保存し、クエリできる。
3件のコメント
言語モデルのように文脈や意味の把握性能を高めるためにベクトルのサイズは大きくなってきました。しかし、ベクトルのサイズが大きくなるほど次元の呪いにより、ユークリッド距離は類似度の尺度として適切ではないというのが一般的な見解です。そのため、ベクトル間の関係（類似度）には主にコサイン類似度が使われます。
最近読んだ論文を思い出させる意見ですね。モデルによっては、コサイン類似度さえも意味をなさないことがあります。"Is Cosine-Similarity of Embeddings Really About Similarity?" (2024)
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