ある企業では、顧客レビューの感情分析モデルを構築しています。文章全体の文脈を双方向に理解し、「この製品は期待していたほど良くなかった」のような否定表現も正確に判定したいと考えています。この要件に最も適したモデルはどれですか。
正解は「BERT」です。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、Transformerのエンコーダを利用した事前学習済み言語モデルであり、文脈を双方向から理解できることが特徴です。そのため、否定語や前後の関係を考慮した感情分析、文章分類、固有表現抽出、質問応答などで高い性能を発揮します。一方、決定木やk近傍法は一般的な機械学習アルゴリズムであり、文章の意味を深く理解する能力はありません。線形回帰は連続値を予測する回帰問題向けの手法であり、感情分類には適しません。AWS Certified AI Practitionerでは、BERTは自然言語処理（NLP）の代表的なエンコーダモデルとして頻出です。