自然言語処理: 自然言語処理とは何か、なぜ重要なのか

あなたのビジネスや次のプロジェクトで自然言語処理の可能性を解き放ちたいと考えていますか?開始するために必要な情報とリソースはすべてここにあります。

人間の言語を処理および生成する機能により、あらゆるコンピューターに単なる機械以上の能力が与えられます。これにより、障壁が取り払われ、人間とコンピューターの相互作用が簡素化され、新しいコンピューティング システムのセットに多くの機会が提供され、生産性が向上します。

このブログ投稿では、自然言語処理について調査し、それがあなたやあなたのビジネスにどのように役立つかを理解します。

自然言語処理とは何ですか?

NLP とも呼ばれる自然言語処理は、コンピューター サイエンスと言語学のサブ分野です。人間の言語を理解し、解釈し、生成する能力をコンピューターに提供することを目的としています。

言語は人間の相互作用の中核にあり、NLP は、テキスト、音声、さらには手話など、最も自然な方法で人間とコンピューターを繋ぐ架け橋となります。

自然言語処理の歴史は 1950 年代初頭にまで遡ります。 ジョージタウンとIBMの実験 1954 年に、60 を超えるロシア語の文章を英語に自動翻訳しました。開発は世紀の後半まで続きましたが、それらのシステムのほとんどは手書きのルールを採用していました。

ところが、1980年代後半から、 統計的NLP は、ますます増大し続ける処理能力と安価な処理能力から生まれました。統計モデルや機械学習技術などを採用しました。 対訳コーパス 大規模なデータセットからパターン、関係、確率を発見します。しかし、2000 年代初頭までに、ニューラル ネットワークは、パフォーマンスがはるかに優れているため、マシンの手法として好まれるようになりました。

現在、自然言語処理にはさまざまなタイプのニューラル ネットワークが使用されています。それらには次のものが含まれます。

  • 変圧器モデル
  • BERT(トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現)
  • CNN (畳み込みニューラル ネットワーク)
  • RNN (リカレント ニューラル ネットワーク)
  • LSTM (長短期記憶) ネットワーク。

モデルは、さまざまなタスクやサブタスクを入力データに適用して、テキスト生成、言語理解、音声認識、翻訳などの必要な出力を生成します。

NLP が重要なのはなぜですか?

NLP の応用範囲は膨大であり、進化し続けています。このため、多くの業界や用途にとって重要な技術となっています。以下にいくつかの例を示します。

  • 機械翻訳: NLP は、驚くべき精度と文法の整合性で、ある言語から別の言語に翻訳するために適用されています。
  • 仮想アシスタント: 顧客サービスの提供から、さまざまな質問への回答、コミュニケーションの提供、音声コマンドによるタスクの実行まで、NLP は従業員の生産性を向上させ、多くの人々の生活の質を向上させるのに役立ちます。
  • テキスト分析と要約: NLP を使用すると、大きなドキュメントから重要な情報を驚くほどの速度で簡単に抽出できます。人間よりも早く文書、テキスト、電子メール、または Web ページを要約するのに役立ちます。
  • 感情分析: テキストや文書で表現された感情や意見を理解することで、企業は市場調査、ソーシャルメディア監視、将来のマーケティングキャンペーンに役立つ貴重な情報を抽出できます。

自然言語処理の仕組み

自然言語処理は、事前定義されたルールに依存するルールベースのアプローチから、ラベル付きトレーニング データからパターンを学習する統計モデルまで、さまざまな手法を使用して言語学とコンピューター サイエンスの力を組み合わせることにより、コンピューターが人間の言語を理解し解釈できるようにすることに重点を置いています。 、そしてニューラル ネットワークを使用してテキストからさらに複雑なパターンを識別して分類する、より現代的な深層学習モデルです。

NLP の実装はシステムによって異なりますが、さまざまなステップを含む一般的なプロセスは次のとおりです。

  • テキストの前処理: これは、他のすべての作業を開始する前の初期段階です。まず、テキストの本文が個々の単語、またはトークンと呼ばれるフレーズなどの小さな単位に分割されます。このプロセス自体はトークン化と呼ばれ、効果的な整理と処理に役立ちます。その他の前処理タスクには、統一性を保つためにすべてのテキストが小文字に変換される小文字化や、意味にほとんど寄与しないストップワードの削除などがあります。
  • 品詞のタグ付け: このステップには、上記のステップ 1 で導出された各トークンへの文法タグの割り当てが含まれます。文法タグには、名詞、動詞、形容詞、副詞が含まれます。このステップは、入力テキストの構文構造を理解するのに役立ちます。
  • 固有表現抽出(NER): 名前付きエンティティには、人名や場所の名前、組織の住所、車のモデルなどが含まれます。このステップには、テキスト内の名前付きエンティティの識別と分類が含まれます。ここでの目的は、テキストをより深く理解するのに役立つ重要な情報を抽出することです。
  • 解析と構文解析: ここでは、テキスト内の文の文法構造を分析して、単語やフレーズ間の関係を理解し​​ようとします。このステップの目標は、テキストの意味と文脈を理解することです。
  • 感情分析: 感情分析では、テキストで表現されたアイデアを把握しようとします。感情には肯定的、否定的、または中立的なものがあり、特定のトピックに対する全体的な態度や意見をより良く描写するのに役立ちます。
  • 言語モデリング: このプロセスには、言語データのパターンと関係をキャプチャする統計モデルまたは機械学習モデルの構築が含まれます。これらのモデルにより、言語生成、機械翻訳、テキスト要約などのタスクが可能になります。
  • 出力生成: 最後の部分は、ユーザーへの出力の生成です。これは、言語翻訳やテキストの要約などのタスクに必要です。

より多くの自然言語処理タスク

自然言語処理では、上記のプロセス ステップ以外にも、望ましい結果を得るために他の多くのタスクが頻繁に使用されます。ここでは特に人気のあるものをいくつか紹介します。

  • OCR:OCRとはOptical Character Recognitionの略で、写真をデジタルデータに変換する技術です。たとえば、請求書や領収書をスキャンして数値を抽出し、会社のデータベースに保存する必要がある場合は、OCR 機能を備えたソフトウェア プログラムを使用します。ただし、OCR テクノロジーには、単語の精度、コンテキスト、意味の理解などの点で限界があります。しかし、NLP を追加すると、OCR プログラムは、より文脈の理解、実用的な洞察、精度の向上、分類により、より優れた出力を生成できるようになります。
  • 音声認識: デジタル文字起こしサービスから音声アシスタントや音声起動デバイスに至るまで、音声認識の用途は多岐にわたります。ただし、コンテキストや感情分析からの追加情報がなければ、音声音声の単純な認識はあまり役に立ちません。 NLP はさらに、生産性を高めるために他のマシンにさらに供給できるオーディオ入力からのテキスト出力を提供することで、音声認識テクノロジーを非常に便利にします。
  • テキストを音声に変換する: 書かれたテキストを可聴音声に変換すること。チャットボットや仮想アシスタントに人間のような可聴音声を与えるためによく使用されます。初期の実装では音声が単調でしたが、より現代的には テキストを音声に変換します などのシステム イレブンラボ 非常に良くなり、元の音声とほとんど区別できないほどになっています。
  • 自然言語理解: これは、あらゆるデータセットを合理的に理解するプロセスです。自然言語理解には、固有表現の認識から、構文および文法分析、意味分析、さまざまな機械学習アルゴリズムに至るまで、テキストの理解と解釈を向上させることができるあらゆるタスクが含まれます。
  • 自然言語の生成: 最も広く知られているタスクの XNUMX つ。ここでは、データが、ストーリーを語ったり説明したりすることで、誰でも理解できる言葉に変換されます。これは、チャットボットが興味深い会話を生成するために使用するものです。自然言語生成のもう XNUMX つのタイプは、テキスト間生成です。この生成では、XNUMX つの入力テキストがまったく異なるテキストに変換されます。この手法は、要約、翻訳、言い換えボットに見られます。
  • 名前付きエンティティの認識: NER (Named Entity Recognition) は、アイテムまたはエンティティを識別し、事前に定義されたカテゴリに分類することを含む情報抽出サブタスクです。したがって、NER は、マシンがテキストやドキュメントから人、車、場所などの特定のエンティティを認識するのに役立ち、それによって意味のある情報の抽出が向上します。
  • 感情分析: これは自然言語処理のもう XNUMX つのサブ分野で、テキスト データから感情や個人的な意見を抽出して理解しようとします。この機能により、機械は皮肉、文化の違い、肯定的、否定的、中立的な感情などの感情を測定することで、人間のコミュニケーションの複雑さをより適切にナビゲートできるようになります。企業は、市場調査、ブランド監視、顧客サポート、ソーシャル メディア分析にこれを採用しています。
  • 毒性分類: フォーラムやソーシャル メディアにヘイト スピーチを投稿し、モデレーター ボットが自動的にフラグを立てた場合、有害性分類 AI モデルによって捕らえられたことになります。これらのシステムは、NLP を使用した機械学習とさまざまなアルゴリズムでトレーニングされており、テキスト データ内の侮辱、脅迫、ヘイトスピーチなどの有害なコンテンツを自動的に識別して分類します。
  • 要約: NLP を使用すると、人間ならもっと時間がかかるであろう大量の情報を AI モデルがすばやく読み取ることができます。次に、そのテキストの最も重要な部分を特定し、それを一貫した形式で提示します。これにより、ユーザーの時間と労力が節約され、理解が深まり、意思決定が向上します。
  • ステミング: 単語をルートベースに削減する前処理方法。文章をより深く理解するのに役立ちます。

現実世界の NLP アプリケーション

ここでは、自然言語処理と関連テクノロジーのさまざまな現実世界のアプリケーションのリストを示します。

NLP における課題

自然言語処理は多くの分野で大幅な進歩を遂げていますが、このテクノロジーには依然として課題が直面しています。主なもののいくつかを以下に示します。

  • 曖昧さとコンテキスト:人間の言語は複雑で本質的に曖昧です。したがって、あらゆる状況において人間のコミュニケーションを機械が完全に把握することは依然として困難な課題です。
  • データとモデルのバイアス: AI システムには、トレーニングに基づいたデータに基づいてバイアスがかかることがよくあります。したがって、モデルがどれほど優れていても、常に何らかのバイアスが存在し、倫理的な懸念が生じます。
  • 理性の欠如:機械には、人間に自然に備わっている常識や推論も備わっていないため、それらをシステムに実装することも同様に困難な作業となる可能性があります。

NLP を学習するためのリソース

  1. スタンフォード NLP グループ: https://nlp.stanford.edu/
  2. Coursera: https://www.coursera.org/
  3. ディープラーニング.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
  4. 高速データサイエンス: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
  6. 高速データサイエンス: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
  7. 自然言語ツールキット: https://www.nltk.org/
  8. 抱き合う顔: https://huggingface.co/
  9. ウィキペディア: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
  10. 機械学習の習得: https://machinelearningmastery.com/
  11. 素晴らしい NLP: https://github.com/keon/awesome-nlp
  12. アマゾン・コンプリヘンド: https://aws.amazon.com/comprehend/
  13. Google Cloud 自然言語: https://cloud.google.com/natural-language
  14. スペイシー: https://spacy.io/

まとめ

自然言語処理は人工知能の魅力的な分野であり、数十年前には考えられなかったようなことを機械に実行させることができます。この技術はコンピュータアプリケーションの領域を拡大し、新たな市場を創造しています。

NLP を始めるのに役立つさまざまな機能、実際のアプリケーション、利用可能なツールについて見てきました。ただし、自分自身とビジネスの可能性を解き放つインテリジェント システムの開発にそれらを活用する方法を見つけるのはあなた次第です。

Nnamdi Okeke

ンナムディ・オケケ

Nnamdi Okekeは、さまざまな本を読むのが大好きなコンピューター愛好家です。 彼はWindows/MacよりもLinuxを好み、使用しています。
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