クロスアテンション（くろすあてんしょん）

概要解説

クロスアテンションは、異なる種類のデータ系列やモダリティの間で相互の関連性を計算し、特徴量を統合する機械学習の手法である。たとえば、文章から抽出したテキスト表現のような言語情報と、曜日や価格といった数値的特徴量を組み合わせて処理する際に用いられる。言語情報などのデータ単独では予測や分析が不安定になる場合があるが、クロスアテンションによる融合処理を通じて数値的な文脈と統合することで、相互の情報を活かした高精度な分析が可能となる。データ融合の設計においては、単純な特徴量の連結やゲート機構による制御手法と比較検討されることが多く、マルチモーダルAIの構築や予測精度の向上を担う有効なアプローチとして評価されている。