NLP（自然言語処理）とは何か？

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を処理、分析、解釈、推論することを可能にする技術とツールの研究および応用です。NLPは学際的な分野であり、言語学やコンピュータサイエンスなどの分野で確立された技術を組み合わせています。これらの技術はAIと連携して、Google AssistantやAmazonのAlexaのようなチャットボットやデジタルアシスタントを作成するために使用されます。 自然言語処理の背景にある理論的根拠、NLPで使用されるいくつかの技術、そしてNLPの一般的なユースケースについて、少し時間をかけて探ってみましょう。

なぜ自然言語処理（NLP）が重要なのか

コンピュータが人間の言語を解釈するためには、それ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。しかし、これはテキストデータを数字に変換するほど単純なことではありません。人間の言語から意味を引き出すためには、文書を構成する何百、何千もの単語からパターンを抽出しなければなりません。これは容易な作業ではありません。人間の言語の解釈に適用できる確固たるルールはほとんどありません。例えば、まったく同じ単語の集まりでも、文脈によって異なる意味を持つことがあります。人間の言語は複雑で、しばしば曖昧なものであり、発言は誠実さや皮肉を込めて発せられることがあります。 それにもかかわらず、単語や文字を解釈する際に使用できる一般的なガイドラインは存在します。例えば、文字「s」がアイテムが複数形であることを示すために使用されるなどです。これらの一般的なガイドラインは互いに連携して使用され、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特徴を作り出します。 自然言語処理は、非構造化データを取り込み、構造化データに変換できるさまざまなアルゴリズムの適用を含みます。これらのアルゴリズムが誤った方法で適用されると、コンピュータはしばしばテキストから正しい意味を導き出すことに失敗します。これは、言語間のテキスト翻訳でよく見られ、文の正確な意味が失われることがよくあります。機械翻訳は過去数年間で大幅に改善されましたが、機械翻訳のエラーは依然として頻繁に発生します。

自然言語処理（NLP）の技術

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自然言語処理で使用される技術の多くは、構文または意味論の2つのカテゴリーのいずれかに分類できます。構文技術は単語の順序付けを扱うものであり、意味論的技術は単語の意味に関わる技術です。 構文NLP技術 構文の例には以下が含まれます：

• レンマ化
• 形態素分割
• 品詞タグ付け
• 構文解析
• 文境界判定
• ステミング
• 単語分割

レンマ化とは、単語のさまざまな語形変化を単一の形に還元することを指します。レンマ化は時制や複数形などを単純化します。例えば、「feet」は「foot」に、「stripes」は「stripe」になるかもしれません。この単純化された単語形式により、アルゴリズムが文書内の単語を解釈しやすくなります。 形態素分割は、単語を形態素、つまり単語の基本単位に分割するプロセスです。これらの単位には、自由形態素（単独で単語として成立するもの）や接頭辞、接尾辞などがあります。 品詞タグ付けは、入力文書内のすべての単語がどの品詞であるかを識別する単純なプロセスです。 構文解析とは、文内のすべての単語を分析し、それらを形式的な文法ラベルと関連付ける、またはすべての単語に対して文法的分析を行うことを指します。 文境界判定、またはセンテンスバウンダリセグメンテーションは、文がどこで始まり、どこで終わるかを決定することを指します。 ステミングは、単語をその語根の形に還元するプロセスです。例えば、connected、connection、connectionsはすべて「connect」にステミングされます。 単語分割は、大きなテキストの塊を、単語やステミング/レンマ化された単位などの小さな単位に分割するプロセスです。 意味論的NLP技術 意味論的NLP技術には、以下のような技術が含まれます：

• 固有表現認識
• 自然言語生成
• 語義曖昧性解消

固有表現認識は、特定のテキスト部分を、事前に定義された複数の異なるグループのいずれかに分類してタグ付けすることを含みます。事前定義されたカテゴリーには、日付、都市、場所、企業、個人などがあります。 自然言語生成は、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。例えば、気温や風速などの天候に関する統計データを自然言語で要約することができます。 語義曖昧性解消は、単語が現れる文脈に基づいて、テキスト内の単語に意味を割り当てるプロセスです。

NLPのための深層学習モデル

通常の多層パーセプトロンは、情報の順序が重要な逐次データの解釈を扱うことができません。逐次データにおける順序の重要性に対処するために、トレーニング中に以前のタイムステップからの情報を保持するタイプ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は、以前のタイムステップからのデータをループ処理し、現在のタイムステップの重みを計算する際にそれらを考慮に入れるタイプのニューラルネットワークです。本質的に、RNNはフォワードトレーニングパス中に使用される3つのパラメータを持っています：前の隠れ状態に基づく行列、現在の入力に基づく行列、そして隠れ状態と出力の間にある行列です。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中のより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。 テキストデータを処理するために使用される別のタイプの深層学習アーキテクチャは、長短期記憶（LSTM）ネットワークです。LSTMネットワークは構造的にはRNNに似ていますが、そのアーキテクチャのいくつかの違いにより、RNNよりも優れた性能を発揮する傾向があります。LSTMは、RNNを使用する際によく発生する特定の問題、勾配爆発問題を回避します。 これらの深層ニューラルネットワークは、一方向性または双方向性のいずれかになります。双方向性ネットワークは、現在の単語の前にある単語だけでなく、その後に来る単語も考慮に入れることができます。これはより高い精度につながりますが、計算コストが高くなります。

自然言語処理（NLP）のユースケース

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自然言語処理は人間の言語の分析と操作を含むため、非常に幅広い応用分野を持っています。NLPの可能な応用例には、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、医療などがあります。 AmazonのAlexaやGoogle Assistantのようなチャットボットやデジタルアシスタントは、音声認識と合成プラットフォームの例であり、NLPを使用して音声コマンドを解釈し応答します。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こなすのを助け、認知タスクの一部を別のデバイスに委ね、脳のリソースを他のより重要なことに自由に使えるようにします。忙しい朝に銀行へ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やらせることができます。 感情分析は、NLP技術を使用して、人々の言語使用を通じて伝えられる、現象に対する反応や感情を研究することです。製品レビューが良いか悪いかを解釈するなど、発言の感情を捉えることは、企業に自社製品がどのように受け取られているかについての重要な情報を提供できます。 テキスト文書の自動整理は、NLPのもう一つの応用例です。GoogleやYahooのような企業は、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」などの適切なフォルダに振り分けています。また、これらの技術を使用してスパムを識別し、受信トレイに届かないようにしています。 グループはまた、関連するスキルに基づいて潜在的な求職者を特定するためにNLP技術を開発し使用しています。採用担当者も、応募者リストを整理するのを助けるためにNLP技術を使用しています。 NLP技術は、医療を向上させるためにも使用されています。NLPは疾患の検出を改善するために使用できます。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、それらを使用して可能な診断を提案することができます。その一例がAmazonのComprehend Medicalプラットフォームで、健康記録を分析し、疾患と治療法を抽出します。NLPの医療応用は、メンタルヘルスにも及びます。WoeBotのようなアプリがあり、認知行動療法に基づくさまざまな不安管理技術についてユーザーと対話します。