コンテキストモデル

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サポート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の要素であり、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主な役割は、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、より大きな構造を導入することです。^{[2] [3]}

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では、コンテキスト モデルを、設計中のシステムの物理的な範囲として定義します。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 ダイアグラムは、コンテキストをグラフィカルに表します。

コンテキスト モデルの例は、他のドメインでもいくつかあります。

• 文法を解析する状況では、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、決定論的または確率論的なルールを持つことができる文脈依存の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できます。^[4]
• コンテキスト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コンテキストルールと同様に、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イスを定義します。このタイプのコンテキスト モデルは、Adaptive Vehicle Makeプログラムなどの仮想環境のモデルを作成するために使用されています。設計中に使用されるコンテキスト モデルは、最終的な製品が実際の環境で直面する陸地、水域、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で表現) 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、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言語モデルを提供することで、より首尾一貫した、文脈的に適切な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の関係を考慮に入れ、言語モデルが特定のコンテキストで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 ベースの数値天気予報システムの例としては、 Google DeepMindの GraphCast、Huaweiの PanguWeather、NVIDIAの FourCastNet などがあり、履歴および再分析コンテキスト データからデータを引き出しています。一般的に、このアプローチでは、過去のデータをコンテキストとして使用して現在の状況を照合し、物理と過去の結果を組み合わせて適用して予測を作成します。