サブワード
言語モデルで、単語をさらに細かい単位（よく出る文字の並び）に分けて扱う「サブワード」を使う主な利点として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
文章の意味を一切考えなくてよくなる。
- B
辞書（語彙）の大きさを抑えつつ、辞書にない新しい単語も、知っている部品の組合せで表せる。
- C
文章を画像に変換できる。
- D
学習データが必ず不要になる。
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正解：B
サブワードを使うと、語彙を抑えつつ未知の単語も表せる。
| 用語 | 内容 |
|---|---|
| ニューラル機械翻訳 | Seq2SeqやTransformerで、文全体を入力して翻訳文を生成する |
| サブワード | 単語を、より小さな単位（BPEなど）に分けて、未知語にも対応する |
| 固有表現抽出 | 文章から、人名・組織名・日付などを見つけて種類を付ける |
- A
誤り。サブワードを使っても、意味は文脈から学習する。
- B
正しい。Byte Pair Encoding（BPE）などの方法で、よく出る文字の並びを部品にする。
- C
誤り。サブワードは文章を分ける単位。
- D
誤り。サブワードを使っても、学習データは必要。
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