コンテキストモデル（またはコンテキストモデリング）は、コンテキストデータがどのように構造化され、維持されるかを定義します（効率的なコンテキスト管理を支援する上で重要な役割を果たします）。[1]コンテキスト認識システムに存在するコンテキスト情報の形式的または半形式的な記述を生成することを目的としています。言い換えれば、コンテキストはシステムの周囲要素であり、モデルは周囲の環境の数学的インターフェースと動作記述を提供します。
これは、コンポーネントの再利用可能なコンテキスト情報を表すために使用されます (最上位クラスは、オペレーティング システム、コンポーネント コンテナー、ハードウェア要件、およびソフトウェア要件で構成されます)。
コンテキストモデルの重要な役割は、コンテキストを認識するアプリケーションの開発タスクを簡素化し、より構造化されたものにすることです。[2] [3]
コンテキストモデルの例
システムエンジニアリングで使用される統一モデリング言語（UML）では、コンテキストモデルを設計対象システムの物理的な範囲と定義しており、これにはユーザーだけでなく、環境やその他のアクターも含まれます。システムコンテキスト図は、コンテキストをグラフィカルに表現します。
コンテキスト モデルのいくつかの例は、他のドメインにも存在します。
- 文法を解析する状況において、文脈モデルは語彙要素の周囲のテキストを定義します。これにより、決定論的規則または確率的規則を持つ文脈依存文法が可能になります。後者の場合、隠れマルコフモデルは周囲の文脈の確率を提供します。[4]
- 文脈モデルは、遺伝子配列内の周囲の要素にも適用できます。語彙要素の曖昧さを解消する文法の文脈規則と同様に、これは遺伝子の役割の曖昧さを解消するのに役立ちます。[5]
- オントロジー内では、コンテキストモデルは主題に関連する情報の意味解析を通じて主題の曖昧さ解消を提供する。 [6] [7]
- 物理環境の観点から見ると、コンテキストモデルはシステムが相互作用する外部インターフェースを定義します。この種のコンテキストモデルは、Adaptive Vehicle Makeプログラムなどの仮想環境のモデル作成に使用されています。設計時に使用されるコンテキストモデルは、最終的な製品が現実の環境で直面する陸上、水中、または大気の特性（数学的アルゴリズムまたはシミュレーションによって表現）を定義します。[8]
- 大規模言語モデルの文脈では、コンテキスト モデルとは、入力テキストからのコンテキスト情報の理解と組み込みに重点を置いた言語モデルのコンポーネントまたは側面を指します。コンテキスト モデルの主な目的は、言語モデルが単語、句、または文の周囲のコンテキストをよりよく理解できるようにすることで、より首尾一貫した、コンテキストに適した応答を生成できるようにすることです。GPT-4やBERTなどのディープラーニングベースの言語モデルでは、コンテキスト モデルはアーキテクチャの固有の部分です。これらのモデルは、アテンション メカニズムや多層トランスフォーマー (機械学習)アーキテクチャなどのメカニズムを使用して、入力シーケンスからコンテキスト情報を取得します。コンテキスト モデルは、単語とその周囲のテキストとの関係を考慮し、言語モデルが特定のコンテキストでの単語の意味を理解し、曖昧さを処理し、より正確で首尾一貫した応答を生成するのに役立ちます。
- コンテキストモデルを適用するAIベースの気象予測システムの例としては、 Google DeepMindのGraphCast、HuaweiのPanguWeather、NVIDIAのFourCastNetなどが挙げられます。これらのシステムは、過去のデータと再解析のコンテキストデータを活用します。一般的には、過去のデータをコンテキストとして現在の気象状況を照合し、物理法則と過去の結果を組み合わせて予測を立てます。
参考文献
- ^ Nicolas Guelfi、Anthony Savidis (2006). Rapid integration of software engineering techniques. Springer. p. 131. ISBN 3-540-34063-7。
- ^ アブデルサラム・ヘラル、ムニール・モクタリ、ベッサム・アブドゥルラザック (2008). 『高齢化、障害、自立のためのスマートテクノロジーのエンジニアリングハンドブック』 Wiley. p. 592. ISBN 978-0-471-71155-1。
- ^ Trullemans, Sandra; Van Holsbeeke, Lars; Signer, Beat (2017). 「コンテキストモデリングツールキット：統合型多層コンテキストモデリングアプローチ」ACM on Human-Computer Interaction (PACMHCI) 論文集, 1(1) . ACM: 7:1–7:16.
- ^ Klein, Dan, Christopher D. (2002) Manning. 「文法誘導の改善のための生成的構成要素文脈モデル」第40回計算言語学会年次会議論文集、pp. 128-135. 計算言語学会
- ^ Delcher, A.; Harmon, D.; Kasif, S.; White, O.; Salzberg, SL (1999). 「GLIMMERによる微生物遺伝子同定の改善」. Nucleic Acids Research . 27 (23): 4636– 4641. doi :10.1093/nar/27.23.4636. PMC 148753. PMID 10556321 .
- ^ Wang, Xiao Hang; Zhang, D. Qing; Gu, Tao; Pung, Hung Keng (2004). 「OWLを用いたオントロジーベースのコンテキストモデリングと推論」.第2回IEEE年次会議パーベイシブコンピューティング＆コミュニケーションワークショップ議事録. IEEE: 18–22 . CiteSeerX 10.1.1.3.9626 .
- ^ Gu, Tao; Wang, Xiao Hang; Pung, Hung Keng; Zhang, Da Qing (2004). 「インテリジェント環境におけるオントロジーベースのコンテキストモデル」(PDF) .通信ネットワークおよび分散システムモデリング＆シミュレーション会議論文集. 2004 : 270–275 .
- ^ コンポーネント、コンテキスト、および製造モデルライブラリ – 2 (C2M2L-2)、広範な機関発表、DARPA-BAA-12-30、2012年2月24日
