BERT vs LLM：中国語分類器予測の最前線

紹介論文

今回紹介する論文はFrom BERT to LLMs: Comparing and Understanding Chinese Classifier
Prediction in Language Modelsという論文です。

この論文を一言でまとめると

中国語の分類器予測において、BERTと大規模言語モデル(LLM)の性能を比較分析。LLMの限界と双方向Attention機構の重要性を明らかにし、実務応用への道筋を探ります。

中国語分類器の重要性とLLM研究の現状

中国語を母語とする人にとっては何気ない分類詞も、言語学的には非常に重要な役割を果たしています。このセクションでは、まず中国語分類詞の重要性を概説し、従来のモデル研究、そして現在注目を集めている大規模言語モデル(LLM)の研究状況について解説します。最後に、本研究の目的とアプローチを示すことで、以降のセクションへの橋渡しとします。

中国語分類詞の重要性：名詞を彩る不可欠な要素

中国語の分類詞は、名詞を意味的に分類する極めて重要な要素です。日本語で言う助数詞に近い概念ですが、中国語の分類詞はより複雑で、名詞の種類や形状、属性に応じて使い分けられます。例えば、人を数えるときには「位」や「个」、動物を数えるときには「只」といった具合です。これらの分類詞は、数量や頻度を表現する際に不可欠であり、文法的に正しい中国語を話すためには、分類詞の適切な使用が求められます。

教育分野においては、分類詞の正しい予測は非常に重要です。中国語学習者は、どの名詞にどの分類詞を組み合わせるべきかを覚える必要があり、これは容易ではありません。そのため、分類詞の学習を支援するツールや教材の開発が求められています。また、中国語学習者にとっても、分類詞の習得は一つの壁となっており、効果的な学習方法の開発が期待されています。

従来のモデル研究：SVMからTransformerへ

中国語分類詞の予測に関する研究は、これまで様々な手法を用いて行われてきました。初期の研究では、SVM（サポートベクターマシン）やWord2Vecといった手法が用いられていましたが、近年ではTransformerモデルが登場し、より高い精度での予測が可能になっています。

Transformerモデルの中でも、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、双方向の文脈情報を捉えることができるため、分類詞予測において優れた性能を示すことが示されています。しかし、BERTも完璧ではなく、より複雑な文脈やニュアンスを理解することは依然として課題です。

大規模言語モデル(LLM)の現状：可能性と課題

近年、GPT-3やGPT-4といった大規模言語モデル(LLM)が、自然言語理解(NLU)において目覚ましい成果を上げています。これらのLLMは、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりすることができます。しかし、中国語分類詞の予測におけるLLMの性能は、まだ十分に解明されていません。

LLMは、大量の知識を持っているため、分類詞予測においても高い精度を達成できる可能性があります。しかし、LLMは、従来のモデルとは異なるアーキテクチャを持っているため、その特性を理解し、適切に活用する必要があります。

本研究の目的とアプローチ：LLMの可能性を探る

本研究では、LLMが中国語分類詞をどの程度理解しているかを評価することを目的としています。具体的には、様々なマスキング戦略を用いて、LLMの能力、文要素の貢献度、注意機構の働きを分析します。また、ファインチューニングによる性能向上を試みることで、LLMの可能性を探ります。

本研究の結果は、中国語NLPの発展に貢献するだけでなく、LLMのより効果的な活用方法を提案することにも繋がると考えています。以降のセクションでは、本研究のアプローチ、実験結果、そして今後の展望について詳しく解説していきます。

研究のアプローチ：データセットと予測モデル

このセクションでは、論文で使用されたデータセットと、BERTおよびLLMにおける分類器予測のアプローチについて解説します。中国語分類器予測というタスクに対する、それぞれのモデルの取り組み方を詳細に見ていきましょう。

データセット：Chinese Classifier Dataset

本研究では、Peineltらが作成したChinese Classifier Datasetを使用しています。このデータセットは、中国語の分類器と名詞のペアを文脈の中でアノテーションしたもので、以下の特徴を持ちます。

• 規模: 681,104文
• 多様性: 172種類の分類詞を収録
• アノテーション: Stanford constituent parserを用いて、各文の名詞をアノテーション

ただし、計算資源の制約から、データセット全体ではなく、11,917文をランダムにサンプリングして使用しています。また、サンプリングされたデータセットは、トレーニングセットとテストセットに85:15の割合で分割され、モデルの学習と評価に用いられます。

BERTにおける分類器予測：Masked Language Modeling

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Googleが開発したTransformerベースの言語モデルです。本研究では、Bert-base-chineseモデルを使用し、Masked Language Modeling (MLM)という手法で分類器の予測を行います。具体的には、以下の手順で処理を行います。

1. 文中の分類詞をマスク（[MASK]トークンで置換）
2. BERTにマスクされた文を入力
3. BERTは、文脈情報に基づいてマスクされたトークンを予測

BERTは、文脈全体を考慮できる双方向の注意機構を持つため、分類詞の予測に適しています。また、単一トークンだけでなく、複数トークンからなる分類詞にも対応しています。候補分類詞の条件付き確率は、以下の式で計算されます。

LLMにおける分類器予測：Sentence log probability

LLM（Large Language Models）は、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのLaMDAなど、大規模なデータセットで学習された言語モデルです。本研究では、以下のLLMを使用しています。

• Qwen3 (1.7B, 4B, 8B)
• DeepSeek-R1
• GPT-4

LLMは、BERTとは異なり、Sentence log probabilityという手法で分類器の予測を行います。この手法では、文全体を入力として、その文の生成確率を計算します。分類詞の予測においては、以下の手順で処理を行います。

1. 文中の分類詞を様々な候補で置換
2. 各候補文の生成確率をLLMで計算
3. 最も生成確率の高い文の分類詞を予測結果とする

LLMは、文脈を考慮した自然な文章生成能力に優れていますが、BERTのような双方向の注意機構を持たないため、分類詞の予測においては異なるアプローチが必要となります。また、LLMのSentence log probabilityは、IncrementalLMScorerを用いてトークンレベルの確率を平均化することで計算されます。

GPT-4のようなAPIを通じてLLMを利用する場合は、プロンプトと呼ばれる指示文を与えることで、モデルの挙動を制御します。本研究では、LLMに分類詞を生成させるために、以下のようなプロンプトを使用しています。

プロンプトによって、LLMにタスクを明確に指示し、より適切な分類詞を生成させることが可能になります。

実験結果：BERTとLLMの性能比較と分析

このセクションでは、BERTとLLMの中国語分類器予測における性能を詳細に比較し、ファインチューニングの効果、そしてモデルアーキテクチャの違いが性能に与える影響について分析します。特に、Attention Maskingという手法を用いて、モデルが文中のどの部分に注目しているかを検証します。

BERTとLLMの性能比較

実験の結果、BERTが最高の精度とR-rankスコアを達成し、中国語分類器予測においてその有効性を示しました。一方、GPT-4を含む多くのLLMは、BERTの性能に及ばない結果となりました。DeepSeek-R1は、他のLLMよりも高い精度を達成しましたが、それでもBERTには届きませんでした。この結果から、単純なモデルパラメータのスケールアップだけでは、性能向上には繋がらないことが示唆されます。

ファインチューニングの効果

Qwen3モデルは、ファインチューニング後に精度とR-rankが大幅に向上しました。特に、Qwen3-4B-ftは、Qwen3のバリアントの中で最高のパフォーマンスを達成しました。しかし、ファインチューニングを施したとしても、LLMはBERTの性能には及ばないことが明らかになりました。興味深いことに、BERTにファインチューニングを適用すると、精度とR-rankの間に逆相関が見られました。これは、ファインチューニングが必ずしもすべての指標において性能向上に繋がるわけではないことを示唆しています。

アーキテクチャの違いが性能に与える影響（Attention Masking）

BERTの優れた性能の背景には、その双方向Attention機構があります。この機構が、分類詞予測において重要な役割を果たしていることを確認するために、Attention Maskingという手法を用いました。Attention Maskingとは、モデルが文中の特定の部分に注目しないようにマスクすることで、その部分が予測にどの程度影響を与えているかを検証する手法です。

Attention Maskingの結果から、以下のことが明らかになりました。

• ヘッド名詞（分類詞が修飾する名詞）の情報は、予測に大きく貢献している。
• 文脈情報（ヘッド名詞以外の文中の情報）も、予測に貢献している。
• LLMの単方向Attention機構は、性能を制限している可能性がある。
• BERTのAttention Maskingの結果から、ヘッド名詞の後のテキストがR-rankに、前のコンテンツが精度に影響を与える。

これらの結果から、BERTの双方向Attention機構が、中国語分類詞予測において非常に有効であることが示されました。LLMは、大量のデータで学習しているにも関わらず、BERTほどの性能を発揮できないのは、このAttention機構の違いが原因であると考えられます。

Attention Masking戦略の種類

Attention Masking戦略として、以下の4種類をBERTに適用し、性能の変化を検証しました。

• Standard: 通常のAttention Masking
• Mask After Head Noun: ヘッド名詞の後のトークンをマスク
• Context Mask: ヘッド名詞以外の文脈をマスク
• Head Noun Mask: ヘッド名詞をマスク

結果は以下の表のようになりました。Accuracy（精度）とR-rankの両方で低下傾向が見られました。

Table 3: Performance for BERT with various attention masking strategies.

この結果から、ヘッド名詞が分類詞予測に大きく影響を与えること、そして文脈情報も予測に貢献していることが改めて確認できました。特に、ヘッド名詞をマスクした場合の性能低下は顕著であり、分類詞予測におけるヘッド名詞の重要性を示しています。

このセクションでは、BERTとLLMの性能比較、ファインチューニングの効果、そしてAttention Maskingによるアーキテクチャの違いの分析を通じて、中国語分類詞予測におけるBERTの優位性と、双方向Attention機構の重要性を明らかにしました。次のセクションでは、具体的なエラー事例を分析し、言語モデルの限界について考察します。

エラー事例分析：言語モデルの限界

大規模言語モデル（LLM）は、その卓越した性能で注目を集めていますが、中国語の分類器予測においては、人間が容易に理解できるニュアンスや文脈を捉えきれない場合があります。ここでは、具体的なエラー事例を通して、LLMの限界を明らかにします。

言語モデルが捉えきれないニュアンス

LLMは、統計的なパターンに基づいて分類詞を選択する傾向があり、文脈や感情といった繊細な要素を考慮することが苦手です。このため、以下のような事例が見られます。

• 文体的に不適切な分類詞の選択: LLMは、話し言葉でネガティブな感情を含む文脈において、本来であれば「档子」が適切な箇所に、統計的に頻出する「件」を最上位に予測してしまうことがあります。これは、LLMが文体のニュアンスを理解できていないことを示唆します。
• レジスター、感情的なトーン、習慣的な意味の欠如: LLMは、フォーマルな場面で使うべき分類詞と、カジュアルな場面で使うべき分類詞を区別できません。また、喜びや悲しみといった感情が込められた表現を理解し、適切な分類詞を選択することも困難です。

文脈全体を考慮することの難しさ

LLMは、文脈全体を考慮せず、局所的な名詞と分類詞の関連性に基づいて予測を行う傾向があります。このため、以下のような誤りが生じます。

• 宝くじの文脈における誤解: 宝くじでペンが当たったという文脈において、LLMは「本」を予測することがあります。これは、「一筆書き」のような表現に引きずられた可能性があり、LLMが文脈を正しく理解できていないことを示しています。
• 単一のペンを賞品として授与することの非現実性: LLMは、宝くじの賞品は通常複数であるという常識を理解していません。そのため、単一のペンが賞品として授与されるという状況を考慮せず、文法的に正しい分類詞を選択するにとどまります。

これらのエラー事例は、LLMが文法的な正しさを判断できる一方で、文脈や常識に基づいた推論が苦手であることを示しています。LLMを実用的なアプリケーションで活用するためには、これらの限界を克服する必要があります。

結論と今後の展望：双方向Attentionの重要性

本研究では、中国語分類詞予測というタスクにおいて、BERTが大規模言語モデル(LLM)よりも優れた性能を発揮することを実証的に示しました。この結果は、LLMが持つ豊富な知識や高度な意味理解能力をもってしても、BERTが持つAttention機構が、このタスクにおいてはより決定的な役割を果たすことを意味します。

特に、BERTの双方向Attention機構が、分類詞予測に不可欠な文脈情報の効果的な活用を可能にしている点が重要です。Attention Maskingによる分析からは、ヘッド名詞だけでなく、その前後の文脈も予測精度に影響を与えることが明らかになりました。一方、LLMの単方向Attention機構は、このタスクにおいてはモデルの性能を制約する要因となっている可能性が示唆されました。

しかし、本研究にはいくつかの限界も存在します。BERTとLLMのアーキテクチャの違いから、評価方法に差異が生じた点や、文の長さや単語頻度が結果に影響を与えた可能性は否定できません。また、データセットのアノテーションの曖昧さや、分類詞のより詳細な意味的区別を考慮していない点も、今後の改善点として挙げられます。

今後の研究の方向性

今後の研究では、LLMに双方向Attention機構を組み込むための新しい戦略を開発する必要があります。例えば、Transformerのアーキテクチャを改良したり、Attention Maskingの手法を応用したりすることで、LLMがより効果的に文脈情報を活用できるようになるかもしれません。また、BERTとLLMを組み合わせたハイブリッドモデルを構築することで、両者の長所を活かした、より高性能な分類詞予測モデルが実現できる可能性があります。

さらに、より高品質なアノテーションデータや、分類詞のより詳細な意味的区別を考慮した評価指標を用いることで、モデルの性能をより正確に評価することが重要です。これらの研究を通して、中国語分類詞予測の性能向上だけでなく、より高度な自然言語理解技術の実現に貢献できると期待されます。

本研究は、中国語NLPの分野において、双方向Attention機構の重要性を再確認する上で重要な一歩となりました。今後の研究を通して、LLMがBERTを超える性能を発揮し、様々な実務応用へと繋がることを期待します。

実務への応用と中国語NLPの未来

LLMを実務で活用するための戦略

本研究で明らかになったBERTとLLMの特性を踏まえ、中国語NLPの実務応用に向けて、以下の戦略が考えられます。

* **ファインチューニングによる性能向上:** LLMは、特定のタスクに合わせてファインチューニングすることで、性能を大幅に向上させることができます。中国語分類器の予測においては、本研究で使用したデータセットなどを活用し、LLMをファインチューニングすることが有効です。

* **プロンプトエンジニアリングによる誘導:** LLMは、プロンプト（指示文）の内容によって、生成するテキストが大きく変化します。中国語分類器の予測においては、適切なプロンプトを与えることで、LLMの性能を引き出すことができます。例えば、以下のようなプロンプトが考えられます。
* 「以下の文に最も適切な中国語の分類詞を答えなさい。」
* 「以下の文脈において、最も自然な中国語の分類詞を選びなさい。」

* **BERTとLLMの組み合わせによるハイブリッドアプローチ:** BERTは、双方向Attention機構により、文脈を正確に把握することができます。一方、LLMは、豊富な知識と生成能力を持っています。BERTとLLMを組み合わせることで、それぞれの長所を生かしたハイブリッドアプローチを実現できます。例えば、BERTで文脈を分析し、LLMで分類詞を生成する、といった連携が考えられます。

* **特定分野に特化したデータセットの活用:** 中国語NLPの応用分野は多岐にわたります。例えば、金融、医療、法律など、特定分野に特化したデータセットを活用することで、LLMの性能をさらに向上させることができます。

中国語NLPの未来

中国語NLPの分野は、今後ますます発展していくことが予想されます。以下に、中国語NLPの未来について考察します。

* **双方向Attention機構を備えたLLMの開発:** 本研究で明らかになったように、双方向Attention機構は、中国語分類器の予測において重要な役割を果たします。今後は、LLMに双方向Attention機構を組み込むことで、より高度な文脈理解と推論能力を実現することが期待されます。

* **より高度な文脈理解と推論能力の実現:** 中国語NLPの未来は、文脈をより深く理解し、より高度な推論を行う能力にかかっています。これには、言語モデルのアーキテクチャの改善だけでなく、より大規模で高品質なデータセットの構築も不可欠です。

* **中国語特有の言語現象への対応:** 中国語には、日本語や英語にはない特有の言語現象が数多く存在します。例えば、本研究で取り上げた分類詞もその一つです。今後は、中国語特有の言語現象に対応したNLP技術の開発が求められます。

* **教育、翻訳、情報検索など、幅広い分野での応用:** 中国語NLPの技術は、教育、翻訳、情報検索など、幅広い分野での応用が期待されます。例えば、AIを活用した中国語学習支援システムや、高精度な中国語翻訳エンジン、中国語の情報検索システムなどが考えられます。