文書類似度計算で直面する課題
日本語の文書検索や推薦システムを構築する際、以下のような問題に直面していませんか？
1. 精度の問題
- 単語レベルの一致だけでは文書の意味的類似度を正確に測れない
- 同じ意味でも表現が異なる文書を関連文書として発見できない
- 従来のTF-IDFやBM25では意味的な類似度が取得できない
2. 計算速度の問題
- BERTモデルで毎回文書をエンコードすると時間がかかりすぎる
- 大量の文書との類似度計算がリアルタイムで実行できない
- 文書検索のレスポンス時間が数秒〜数十秒かかる
3. 日本語対応の問題
- 英語向けのモデルでは日本語の意味的類似度が正確に取得できない
- 日本語特有の表現や文法構造に対応していない
- カスタムモデルの構築が困難
実際に遭遇した文書類似度の課題事例
失敗事例：従来手法での限界
# TF-IDFによる類似度計算の例
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 以下のような文書では類似度が正しく計算されない
doc1 = "機械学習の精度を向上させる方法"
doc2 = "AIモデルの性能を改善する手法"
# 結果: 低い類似度（単語が異なるため）
# BERTの直接利用も計算コストが高い
# 毎回エンコードが必要で、大量データに不向き
この問題を解決するのがSentence BERTです。
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