AI搭載スペイン語辞書：新たなフロンティア

辞書は言葉やその意味を理解するための大切なツールだよ。ずっと前からあって、広く使われてるんだ。辞書を作るのは大変な仕事で、特に人工知能、具体的には大規模言語モデル（LLM）を使って作られたことはあんまりないんだ。この文章では、AIを使って初めてのスペイン語辞書を作った新しいプロジェクトについて話すよ。この辞書は「Spanish Built Factual Freectianary」（スペイン語-BFF）って呼ばれてて、無料で使えるし、GPT-3っていうモデルを使って定義を生み出してるんだ。

#辞書って何？

辞書は、単語がアルファベット順に並んだコレクションで、その意味の情報を提供するものだよ。辞書にはいろんな種類があって、あるのは一つの言語（モノリンガル）に焦点を合わせてるし、他のは二つの言語を比較してる（バイリンガル）。さらに、一般的な辞書もあれば、特定のテーマに特化したものもある。このプロジェクトは、スペイン語の単語を説明する一般的な辞書を作ることを目指してるんだ。

目標はすべてのスペイン語の単語をカバーすることだけど、辞書にはすべての用語が含まれるわけじゃないよ。オープンソースのプロジェクトなので、誰でも貢献して改善に協力できるんだ。

#辞書の構成

辞書を作るには、使いやすさを確保するためのガイドラインに従う必要があるよ。辞書には主に三つの部分があるんだ：

1. 外部情報：これにはユーザーへの追加情報や指示が含まれるよ。
2. マクロ構造：これは単語のリストとその組織方法だよ。組織は作る辞書の種類によって変わるんだ。
3. ミクロ構造：これは各単語の詳細で、その意味や他の言語情報が含まれるよ。

良い定義には、一般的な用語、単語の種類（名詞、動詞など）、異なる意味、使用例などのさまざまな要素が含まれるんだ。時には、辞書にはスペルや同義語、反意語などの追加的な言語ノートも含まれてることがあるよ。

#辞書におけるテクノロジーの役割

コンピューターのおかげで、辞書を作るのが楽になったよ。膨大なテキストを電子的に保存できるし、辞書作りがさまざまな方法で表現できるんだ。計算言語学は人間の入力に依存する辞書に焦点を当ててきたけど、電子辞書を作るには通常、かなりのリソースと時間がかかるよ。

最近のLLMは膨大なデータから学んで、従来の辞書に頼ることなく語彙を作れるんだ。彼らは辞書のようなリソースを多くの人に提供するけど、常に言葉の進化する意味を捉えるわけじゃないっていう限界もあるんだ。

最近、辞書を使って単語の埋め込みを作るアプローチもあったよ。これは単語の数値的な表現で、モデルが辞書に含まれる情報を活用して言葉の意味を理解するのを改善することを目指してるんだ。

#大規模言語モデルとは？

大規模言語モデル、つまりLLMは、自然言語処理（NLP）に使われる高度なシステムだよ。有名なLLMの一つがGPT-3で、与えられた入力に基づいてテキストを生成するんだ。このモデルは、単語の関係や意味を理解してテキストを作るんだ。最近のGPT-3のバージョン、例えばInstructGPTやChatGPTは、ユーザーとのインタラクションに基づいてパフォーマンスを向上させるために調整されてるんだ。

LLMは多くのNLPタスクに対して有効性が証明されてるけど、全ての辞書を作る能力にはあまり注目されてこなかったよ。このプロジェクトは、GPT-3が新しい単語をどれだけうまく定義できるかを探求することを目指してるんだ。

#プロジェクト：Spanish-BFFの構築

「Spanish Built Factual Freectianary」の構築にはいくつかのステップがあったよ。66,353のユニークなスペイン語の単語リストを使って定義を生成したんだ。この新しい辞書は、信頼できるソースである「Diccionario de la Lengua Española」とパフォーマンスを比較したんだ。

最初の段階では、名詞、動詞、形容詞、副詞の定義を生成することに焦点を当てたんだ。選ばれたモデル「text-davinci-00」は、スペイン語で定義を求めたんだ。プロセスを最適化するために、いくつかの異なる方法をテストして、最終的な辞書は約30時間で、費用は約40ユーロかかったんだ。

#辞書の分析

辞書がどれだけうまく機能しているかを評価するために、質的と量的な分析が行われたよ。質は、GPT-3がさまざまな種類の単語をどれだけうまく定義できるかを見て評価されたんだ。

#質的分析

単語を定義する際に、GPT-3は特に名詞に対して良い特性を示したんだ。一般的に名詞は正しく定義されてたけど、いくつかの定義には「A [レマ] は...」のような共通パターンがあったんだ。この方法では、定義される単語をその説明に繰り返さないようにするべきなんだ。

#量的分析

量的評価は、GPT-3の定義が信頼できるソースのものとどれだけ一致するかを測ることに焦点を当てたよ。BLEUスコア、レーベンシュタイン距離、コサイン類似度などのメトリクスを使って定義を分析したんだ。意味が一つだけの単語に関しては、GPT-3の定義は短く、一般的に信頼できるソースの定義より質が低いことが示されたよ。

意味が複数ある単語については、一致する定義の可能性が下がったんだ。これは、両方の辞書が単語の使用頻度に依存していて、時には定義の順序が異なるからだね。

#辞書の誤り

努力にも関わらず、生成された辞書には誤りがあったんだ。よくあるタイプには次のようなものがあったよ：

1. 繰り返し定義：約11%の定義は、定義される単語を再述する形で始まってたんだ。
2. 似たようなスペル：似た音の単語との混同によって、いくつかの単語が誤って定義されてたよ。
3. 誤った分類：いくつかの名詞が動詞として誤って定義されてたんだ。
4. 言語干渉：いくつかの定義は、特に珍しい単語に関して、スペイン語から英語への翻訳が悪かったよ。
5. 完全な誤り：デモニムを鳥として誤って定義するなど、完全に間違った定義もあったんだ。

これらの問題の多くは、AIに対してより良いプロンプトを使うことで修正できるかもしれないよ。提案されているアプローチは、「文字通りの」定義を求めることで、一般的な間違いを避けられるかなってことだね。

#今後のステップ

このプロジェクトは、こうやって辞書を作るのが大変で改善が必要だって認めてるよ。将来的な計画としては、エラーを解消し、例や詳細な使用ノートのような追加の言語要素を含むことで、スペイン語辞書を改善することが考えられてるんだ。さらに、このプロジェクトを他の言語にも拡張する意図もあるよ。

#結論

「Spanish Built Factual Freectianary」は、AI技術を使った辞書作りのエキサイティングな進展だよ。欠点はあるけど、このプロジェクトは自然言語処理と辞書学の未来の進展の基盤を築いてるんだ。この分野にさらに進出して、時間と共に生成された辞書を改善して、最終的には言語リソースをみんなにもっとアクセスしやすくすることを目指してるんだ。