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解答・解説

第5問 テキスト文書の欠損を補完するAIモデル

　ある組織のシステムにおけるデータベース障害によって、テキスト文書の一部が欠損してしまいました。そのため、人口知能の技術を活用して、欠落した単語を文脈に即して補完したいと考えています。この場合に採用するべきモデルを選択してください。

  1. トピックモデル
  2. クラスタリングモデル
  3. 処方型MLモデル
  4. BERTベースモデル [正しい解答]

（問題ID：AIF201C005）

解答

正しい解答：Ｄ. BERTベースモデル

△ 判定不能

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徹底解説

　一部が欠損したテキスト文書の欠落した単語を、文脈に即して補完したい場合に採用するべき人工知能（AI：Artificial Intelligence）モデルは、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）です。BERTは、2018年に、Googleが発表した自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）のための深層学習（DL：Deep Learning）モデルです。最も大きな特徴は、双方向性を持っていることです。つまり、文の前後を考慮した文脈を理解して、欠落部分の情報を適切に補完することができます。この特性により、BERTは検索エンジンのクエリー理解、チャットボットの応答生成、文書校正など、幅広い自然言語処理タスクに応用されています。
　その他の選択肢は、欠損したテキスト文書の欠落した単語を、文脈に即して補完するようなケースには不向きなモデルです。トピックモデルは、テキストデータを解析して、文書に潜在するテーマや話題（トピック）を抽出するための統計的手法です。代表的な手法としては、潜在ディリクレ配分法（LDA：Latent Dirichlet Allocation）などがあります。クラスタリングモデルは、機械学習（ML：Machine Learning）における教師なし学習の手法のひとつであり、データを類似性に基づいてグループ（クラスタ）に分類する手法です。文書群の分類や構造把握には適しています。これらの手法は、文書群の分類や構造把握には適していますが、文脈理解を必要とするような、文中の欠損語を文脈から補完するタスクには適していません。処方型MLモデル（Prescriptive Machine Learning Model）は、機械学習の応用の中でも、意思決定支援に特化したモデルです。単に将来を予測するだけでなく、「何をすべきか」といった具体的な行動や選択肢を提案することを目的としており、代表的な手法としては規則ベースや決定木などが挙げられます。しかしながら、文脈の流動的な理解や語彙の曖昧性に対応する柔軟性を欠いており、文章の穴埋め補完のような文脈推論タスクには広範に適していません。

Step Up！
　BERTは、主に文の理解（分類や補完）に特化したものであり、文章生成を得意とするGPT（Generative Pre-trained Transformer）とは用途が異なります。

問題掲載日：2025-08-31


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