RNN Encoder-Decoderとは？
RNN Encoder-Decoder（アールエヌエヌ エンコーダー・デコーダー）は、ディープラーニングで使われるモデルの一つで、文章のような一連のつながりがあるデータ（時系列データ）を、別の時系列データに変換する技術です。特に、入力と出力の長さが異なっていても対応できるのが大きな特徴です。
このモデルは「Seq2Seq（Sequence-to-Sequence、シーク・トゥ・シーク）」とも呼ばれ、2014年に発表されて以来、機械翻訳などの自然言語処理分野で大きな進歩をもたらしました。 大きく分けて、情報を圧縮する「Encoder（エンコーダー）」と、圧縮された情報から新しい情報を生成する「Decoder（デコーダー）」という2つの部分で構成されています。
モデルの仕組み：翻訳家のように働く2つの脳
RNN Encoder-Decoderの仕組みを、日本語の文を英語に翻訳する翻訳家に例えて見てみましょう。
1. Encoder（エンコーダー）：原文を読んで意味を理解する
Encoderは、入力された文章（例：「私は猫が好きです」）を単語ごとに順番に読み込みます。 そして、文章全体の意味や文脈を、「文脈ベクトル（Context Vector）」と呼ばれる固定長の数値データにぎゅっと圧縮（エンコード）します。 これは、翻訳家が原文を読んで、その内容を頭の中で完全に理解するプロセスに似ています。
2. Decoder（デコーダー）：理解した意味から訳文を生成する
Decoderは、Encoderが作成した文脈ベクトルを受け取ります。 この文脈ベクトルには、元の文章の意味が詰まっています。Decoderは、その情報を頼りに、今度は出力したい言語（英語）の単語を一つずつ選びながら、新しい文章（例：「I like cats.」）を生成（デコード）していきます。 これは、翻訳家が頭の中で理解した内容を、別の言語で表現し直していくプロセスと同じです。
キーポイント：文脈ベクトル
EncoderとDecoderをつなぐ「文脈ベクトル」が、このモデルの心臓部です。入力された文章のすべての情報が、この一つのベクトルに集約されます。 Decoderは、このベクトルだけを頼りに出力を行うため、Encoderがいかに質の高い文脈ベクトルを作れるかが、翻訳などのタスクの精度を大きく左右します。
RNN Encoder-Decoderの応用例
入力と出力の長さを自由に決められるという特性から、RNN Encoder-Decoderは様々なタスクに応用されています。
| 応用分野 | 説明 | 入力と出力の例 |
|---|---|---|
| 機械翻訳 | ある言語の文章を、別の言語の文章に変換します。Google翻訳などでも利用されている基盤技術です。 | 入力：「今日の天気は晴れです」 出力：「Today’s weather is sunny.」 |
| 文章要約 | 長いニュース記事やドキュメントを、短い要約文にまとめます。 | 入力：長文のニュース記事 出力：記事の内容をまとめた数行の文章 |
| 対話システム（チャットボット） | ユーザーからの質問や発言に対して、文脈に合った自然な応答文を生成します。 | 入力：「おすすめのレストランを教えて」 出力：「どのようなジャンルがお好みですか？」 |
| 音声認識 | 人が話した音声データを、テキストデータに変換します。 | 入力：「こんにちは」という音声波形データ 出力：「こんにちは」というテキスト |
課題と発展
RNN Encoder-Decoderは画期的なモデルですが、課題も存在します。特に、非常に長い文章を入力すると、初期の情報が文脈ベクトルに十分に反映されにくくなるという問題（長期依存性の問題やボトルネック問題）がありました。 すべての情報を一つの固定長ベクトルに押し込めるため、情報が失われてしまうのです。
この課題を解決するために、2017年に「Attention（アテンション）機構」という新しい仕組みが考案され、その後に登場した「Transformer」モデルへと発展していきました。 Attentionは、Decoderが出力する際に、入力文のどの部分に「注目」すればよいかを動的に判断する仕組みで、これによりモデルの性能は飛躍的に向上しました。
まとめ
- RNN Encoder-Decoderは、入力と出力の長さが異なる時系列データを扱えるディープラーニングモデルです。
- Encoderが入力情報を「文脈ベクトル」に圧縮し、Decoderがそのベクトルから出力情報を生成します。
- 機械翻訳、文章要約、対話システムなど、様々な自然言語処理タスクで広く利用されています。
- 長い文章の扱いに課題がありましたが、その後のAttention機構やTransformerモデルの登場につながる重要な基礎技術となりました。