Sequence to Sequenceとは

Sequence to Sequence（Seq2Seq）は、可変長の入力シーケンスを可変長の出力シーケンスに変換するニューラルネットワークアーキテクチャです。2014年にGoogleとMontreal大学の研究者らによって提案され、EncoderとDecoderの組み合わせにより、機械翻訳を皮切りに、テキスト要約、対話システム、質問応答など幅広い系列変換タスクで革新的な成果を上げました。Transformerが登場するまで、自然言語処理における主要なアーキテクチャとして重要な役割を果たしました。

背景と重要性

従来のニューラルネットワークは固定長の入力と出力を前提としており、可変長シーケンス間の変換は困難でした。特に機械翻訳では、源言語と目標言語の文長が異なることが一般的で、この問題の解決が急務でした。

Seq2Seqは、

• 可変長シーケンス間の変換
• End-to-Endの学習
• 多様なタスクへの統一的アプローチ

を実現することで、自然言語処理の実用性を大幅に向上させました。特に、Google翻訳での採用により、機械翻訳の品質が劇的に改善されたことで注目を集めました。

主な構成要素

Encoder（エンコーダ）

入力シーケンスを固定長のコンテキストベクトルに圧縮します。

Decoder（デコーダ）

コンテキストベクトルから出力シーケンスを逐次生成します。

コンテキストベクトル（Context Vector）

Encoderの最終隠れ状態。入力シーケンスの情報を要約した表現です。

隠れ状態（Hidden State）

RNNやLSTMの内部状態。時系列情報を保持します。

注意機構（Attention Mechanism）

Decoderが入力の特定部分に注目できる仕組み。後に追加された重要な拡張です。

Teacher Forcing

訓練時に正解出力を入力として与え、学習を安定化する手法です。

主な特徴

可変長対応

入力と出力の長さが異なっても対応できる柔軟性があります。

End-to-End学習

特徴設計なしで、生データから直接学習可能です。

汎用性

様々な系列変換タスクに適用できる統一的なアーキテクチャです。

Seq2Seqの発展

基本Seq2Seq（2014年）

EncoderとDecoderのみのシンプルな構造。短い文には有効でしたが、長い文では性能が劣化。

Attention機構付きSeq2Seq（2015年）

• Bahdanauら、Luongらによる改良
• Decoderが入力の特定部分に注意を向ける
• 長い文での性能が大幅改善

双方向Encoder

• 前向きと後向きの両方向から処理
• より豊富な文脈情報を獲得
• 性能のさらなる向上

Multi-layer構造

• 複数のRNN/LSTMを積み重ね
• より複雑なパターンの学習
• 表現力の向上

Beam Search

• 複数の候補を保持して探索
• より良い出力シーケンスの生成
• 実用性の向上

Seq2Seqのアーキテクチャ比較

主要な構成要素の比較

アーキテクチャ	Encoder	Decoder	注意機構	特徴
基本Seq2Seq	RNN/LSTM	RNN/LSTM	なし	シンプル、短文向け
Attention Seq2Seq	RNN/LSTM	RNN/LSTM	あり	長文対応、高性能
ConvS2S	CNN	CNN	あり	並列処理、高速
Transformer	Self-Attention	Self-Attention	あり	最高性能、現在主流

技術の進歩とともに、より効率的で高性能なアーキテクチャが開発されました。

活用事例・ユースケース

Seq2Seqは多様な自然言語処理タスクで活用されています。

機械翻訳

Google翻訳、DeepLなどで採用され、翻訳品質を大幅に改善しました。

テキスト要約

長い文書から重要な情報を抽出し、簡潔な要約を生成します。

対話システム

チャットボットや音声アシスタントで自然な会話を実現します。

質問応答

文脈を理解して適切な回答を生成するシステムに応用されます。

コード生成

自然言語の仕様からプログラムコードを自動生成します。

パラフレーズ生成

同じ意味を異なる表現で言い換える機能を提供します。

学ぶためのおすすめリソース

論文

「Sequence to Sequence Learning with Neural Networks」（Sutskever他, 2014）、「Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate」

書籍

「Deep Learning」（Ian Goodfellow他）、「Neural Machine Translation」（Philipp Koehn）

実装フレームワーク

TensorFlow、PyTorch、OpenNMT

オンラインコース

Stanford CS224N、Coursera「Natural Language Processing Specialization」

よくある質問（FAQ）

Q. Seq2SeqとTransformerの違いは？
A. Seq2SeqはRNN/LSTMベース、TransformerはAttentionベースで、並列処理が可能で性能も優れています。

Q. コンテキストベクトルの情報ボトルネックとは？
A. 入力全体を固定長ベクトルに圧縮するため、長い文では情報が失われる問題です。Attention機構で解決されました。

Q. Teacher Forcingの問題点は？
A. 訓練時と推論時の入力が異なるため、誤りが蓄積する可能性があります。

関連キーワード

Encoder-Decoder、Attention、機械翻訳、RNN、LSTM

まとめ

Seq2Seqは、可変長シーケンス間の変換を可能にした画期的なアーキテクチャです。機械翻訳の実用化を実現し、多様な自然言語処理タスクに統一的なアプローチを提供しました。Attention機構の導入により性能が大幅に改善され、後のTransformerの発展につながりました。現在では主流の座をTransformerに譲りましたが、自然言語処理の発展における重要なマイルストーンとして、その価値は色褪せることがありません。