Artificial Intelligence

NLP（自然言語処理）とは何ですか?

更新中 on 2024 年 3 月 20 日

自然言語処理（NLP）コンピュータが人間の言語を処理、分析、解釈、推論できるようにする技術とツールの研究と応用です。 NLP は学際的な分野であり、言語学やコンピューターサイエンスなどの分野で確立された技術を組み合わせたものです。これらの技術は AI と連携して使用され、チャットボットや、Google アシスタントや Amazon の Alexa などのデジタルアシスタントを作成します。

時間をかけて、自然言語処理の背後にある理論的根拠、NLP で使用されるいくつかのテクニック、および NLP の一般的なユースケースを検討してみましょう。

自然言語処理 (NLP) が重要な理由

コンピュータが人間の言語を解釈するには、人間の言語をコンピュータが操作できる形式に変換する必要があります。ただし、これはテキストデータを数値に変換するほど単純ではありません。人間の言語から意味を導き出すには、テキスト文書を構成する数百または数千の単語からパターンを抽出する必要があります。これは簡単な作業ではありません。人間の言語の解釈に適用できる厳格なルールはほとんどありません。たとえば、まったく同じ単語のセットでも、文脈に応じて異なる意味になることがあります。人間の言語は複雑で曖昧なことが多く、発言は誠実にも皮肉にもなります。

それにもかかわらず、項目が複数であることを示すために文字「s」が使用されるなど、単語や文字を解釈するときに使用できる一般的なガイドラインがいくつかあります。これらの一般的なガイドラインは、テキストから意味を抽出し、機械学習アルゴリズムが解釈できる機能を作成するために相互に連携して使用する必要があります。

自然言語処理には、非構造化データを取得して構造化データに変換できるさまざまなアルゴリズムのアプリケーションが含まれます。これらのアルゴリズムが間違った方法で適用されると、コンピューターはテキストから正しい意味を導き出せないことがよくあります。これは、言語間のテキストの翻訳でよく見られ、文の正確な意味が失われることがよくあります。機械翻訳はここ数年で大幅に改善されましたが、依然として機械翻訳のエラーが頻繁に発生します。

自然言語処理 (NLP) 技術

写真: タムール、ウィキメディアコモンズ経由、パブリックドメイン (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ParseTree.svg)

多くのテクニック自然言語処理で使用される言語は、構文またはセマンティクスの XNUMX つのカテゴリのいずれかに分類できます。構文テクニックは単語の順序を扱うテクニックであり、セマンティックテクニックは単語の意味に関わるテクニックです。

構文 NLP テクニック

構文の例は次のとおりです。

レンマ化
形態学的セグメンテーション
品詞のタグ付け
解析
文を壊す
ステミング
単語の分割

見出し語化とは、単語のさまざまな語尾変化を XNUMX つの形式に抽出することを指します。見出し語化では、時制や複数形などを単純化します。たとえば、「フィート」は「フット」になり、「ストライプ」は「ストライプ」になります。この単純化された単語形式により、アルゴリズムによる文書内の単語の解釈が容易になります。

形態素セグメンテーションは、単語を形態素または単語の基本単位に分割するプロセスです。これらのユニットは無料のようなものです形態素 (単語として単独で使用できます) および接頭辞または接尾辞。

品詞のタグ付けこれは、入力文書内の各単語がどの品詞であるかを識別するプロセスにすぎません。

解析文内のすべての単語を分析し、それらを正式な文法ラベルと関連付けること、またはすべての単語に対して文法分析を行うことを指します。

文破壊とか、文境界セグメンテーション、文の始まりと終わりを決めることを指します。

ステミング単語を単語の原形にまで分解するプロセスです。たとえば、connected、connection、connections はすべて「接続」という語幹になります。

単語の分割これは、大きなテキストを小さな単位 (単語または語幹/見出し語化された単位) に分割するプロセスです。

セマンティック NLP テクニック

セマンティック NLP 手法には次のような手法が含まれます。

名前付きエンティティの認識
自然言語の生成
単語の意味の曖昧さ回避

名前付きエンティティの認識いくつかの異なるプリセットグループの XNUMX つに配置できる特定のテキスト部分にタグを付けることが含まれます。事前定義されたカテゴリには、日付、都市、場所、会社、個人などが含まれます。

自然言語生成データベースを使用して構造化データを自然言語に変換するプロセスです。たとえば、気温や風速などの天気に関する統計情報を自然言語で要約することができます。

語義の曖昧さの解消とは、単語が出現するコンテキストに基づいて、テキスト内の単語に意味を割り当てるプロセスです。

NLP の深層学習モデル

通常の多層パーセプトロンは、情報の順序が重要である連続データの解釈を処理できません。連続データにおける順序の重要性に対処するために、トレーニングの前のタイムステップからの情報を保存する一種のニューラルネットワークが使用されます。

リカレントニューラルネットワークニューラルネットワークの一種であり、以前のタイムステップからのデータをループする、現在のタイムステップの重みを計算するときにそれらが考慮されます。基本的に、RNN には、フォワードトレーニングパス中に使用される 3 つのパラメーターがあります。1 つは前の隠れ状態に基づく行列、現在の入力に基づく行列、および隠れ状態と出力の間の行列です。 RNN は以前のタイムステップからの情報を考慮に入れることができるため、単語の意味を解釈する際に文内の以前の単語を考慮することで、テキストデータから関連するパターンを抽出できます。

テキストデータの処理に使用される別のタイプの深層学習アーキテクチャは次のとおりです。長短期記憶 (LSTM) ネットワーク。 LSTM ネットワークは構造的には RNN に似ていますが、アーキテクチャにいくつかの違いがあるため、RNN よりもパフォーマンスが優れている傾向があります。これらは、RNN を使用するときによく発生する特定の問題を回避します。爆発勾配問題。

これらのディープニューラルネットワークは、一方向または双方向のいずれかになります。双方向ネットワークは、現在の単語の前にある単語だけでなく、その後にある単語も考慮に入れることができます。これにより精度は向上しますが、計算コストが高くなります。

自然言語処理 (NLP) の使用例

写真: mohammed_hassan Pixabay 経由、Pixabay ライセンス (https://pixabay.com/illustrations/chatbot-chat-application-artificial-3589528/)

自然言語処理には人間の言語の分析と操作が含まれるため、非常に幅広い用途があります。 NLP の用途としては、チャットボット、デジタルアシスタント、感情分析、文書整理、人材採用、ヘルスケアなどが考えられます。

Amazon の Alexa や Google アシスタントなどのチャットボットやデジタルアシスタントは、NLP を使用して音声コマンドを解釈して応答する音声認識および合成プラットフォームの例です。これらのデジタルアシスタントは、人々がさまざまなタスクを実行できるように支援し、認知タスクの一部を別のデバイスにオフロードし、他のより重要な作業に脳力の一部を解放できるようにします。忙しい朝に銀行までの最適なルートを調べる代わりに、デジタルアシスタントにそれを実行させるだけで済みます。

感情分析 NLP テクニックを使用して、言語の使用によって伝えられる、現象に対する人々の反応や感情を研究します。製品のレビューが良いか悪いかを解釈するのと同様に、声明の感情を捉えることは、自社の製品がどのように受け入れられているかに関する重要な情報を企業に提供することができます。

テキスト文書を自動的に整理することも、NLP の応用例です。 Google や Yahoo などの企業は、NLP アルゴリズムを使用して電子メール文書を分類し、「ソーシャル」や「プロモーション」などの適切な箱に文書を入れています。彼らはまた、これらのテクニックを使用して、スパムを特定する受信箱に届かないようにします。

グループはまた、関連するスキルに基づいて採用候補者を特定するために使用される NLP テクニックを開発しました。採用担当者は、応募者のリストを分類するために NLP テクニックも使用しています。

NLP 技術はヘルスケアの強化にも使用されています。 NLP を使用すると、病気の検出を向上させることができます。健康記録を分析し、NLP アルゴリズムによって症状を抽出し、診断の可能性を示唆するために使用できます。その一例として、Amazon の Comprehend Medical プラットフォームが挙げられます。これは、健康記録を分析し、病気や治療法を抽出します。 NLP のヘルスケアへの応用はメンタルヘルスにも拡張されます。アプリもあるよウォーボなどt は、認知行動療法に基づいたさまざまな不安管理テクニックを通じてユーザーに話しかけます。