位置エンコーディング

位置エンコーディングとは、自然言語処理における深層学習モデルのTransformerにおいて、入力データの順序情報をモデルに付与するための不可欠な手法です。Transformerは従来の再帰型ニューラルネットワークと異なり、入力文全体を一度に並列処理するアテンション機構を採用しています。しかし、この並列処理の特性上、単語の並び順という重要な文脈情報が欠落する課題が生じます。そこで、各単語のベクトル表現に対して、その単語が文中のどこに位置しているかを示す情報を数学的に加算します。これにより、モデルは単語間の順序関係を認識できるようになり、並列計算という効率性と、文脈理解という正確性を両立させることが可能となります。