トランスフォーマーによるテキスト分類の方法

トランスフォーマーはテキスト分類において強力なツールとなっており、言語データの処理と解釈を高い精度で実現します。分類タスクでトランスフォーマーを使用するには、まず入力文をモデルが理解できる形式に変換します。文中の各単語やトークンは一意の識別子にマッピングされ、これらの識別子は**埋め込み（embedding）に変換されます。これらの埋め込みは位置エンコーディング（positional encoding）**と組み合わされ、トランスフォーマーのエンコーダ層に入力されます。

分類タスクでは、通常、特別なトークン（分類トークンまたは "[CLS]" と呼ばれる）を各入力文の先頭に追加します。このトークンに対応する出力埋め込みは、文全体の要約として扱われます。トランスフォーマーが入力を処理した後、この要約埋め込みはフィードフォワード層や全結合ニューラルネットワークなどのシンプルな分類器に渡され、考えられるクラスに対する確率分布が出力されます。

トランスフォーマーの出力を解釈する際には、予測クラスとモデルのアテンション重みの両方を確認します。予測クラスは入力が最も属すると考えられるカテゴリを示し、アテンション重みはモデルが判断時にどの単語やトークンに最も注目したかを明らかにします。これにより、モデルが何を予測したかだけでなく、なぜその予測を行ったのかも理解できます。

各アテンション重みは文中の単語（[CLS] トークンを除く）に対応しています。アテンション重みが高いほど、モデルがその単語を分類において重要とみなしたことを示します。例えば、2番目の文では「not」という単語が最も高いアテンションを受けており、否定的な予測に強い影響を与えていることがわかります。