人工知能
NLP（自然言語処理）とは何か
自然言語処理（NLP）は、コンピューター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、言語学とコンピューター科学などの分野で確立された技術を組み合わせた、学際的な分野です。これらの技術は、AIと組み合わせて、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。
自然言語処理の理由、NLPで使用される技術、NLPの一般的な使用例について詳しく見てみましょう。
自然言語処理（NLP）が重要な理由
コンピューターが人間の言語を解釈するには、コンピューター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字に変換することだけでは簡単ではありません。人間の言語から意味を導き出すには、テキスト文書の百や千の単語からパターンを抽出する必要があります。これは簡単なタスクではありません。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。例えば、同じ単語のセットは、コンテキストによっ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、曖昧なものであり、発言は真剣さや皮肉で行わ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があります。たとえば、文字「s」は、アイテムが複数であることを示すために使用されます。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、マシンラーニングアルゴリズムが解釈できる機能を作成するために、相互に使用する必要があります。
自然言語処理には、構造化されていないデータを構造化データに変換することができるさまざまなアルゴリズムの適用が含まれます。如果これらのアルゴリズムが誤った方法で適用されると、コンピューターはテキストから正しい意味を導き出すことができません。これは、テキストを言語間で翻訳する際に、文の正確な意味が失われることが多いことからも見られます。機械翻訳は過去数年で大幅に改善されてきましたが、機械翻訳のエラーはまだ頻繁に発生します。
自然言語処理（NLP）技術
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自然言語処理で使用される多くの技術は、構文または意味のいずれかのカテゴリに分類できます。構文技術は、単語の順序を扱うものであり、意味技術は、単語の意味を扱うものです。
構文NLP技術
構文の例には、以下のものがあります：
- レマ化
- 形態論的セグメンテーション
- 品詞タグ付け
- 構文解析
- 文分割
- ステミング
- 単語セグメンテーション
レマ化とは、単語の異なる変化形を1つの形式に還元することを指します。レマ化では、時制や複数形などの単語を簡略化します。たとえば、「feet」は「foot」に、「stripes」は「stripe」になります。この簡略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することが容易になります。
形態論的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。これらの単位は、独立して単語として使用できる自由形態素や、接頭辞や接尾辞などです。
品詞タグ付けは、入力文書内の各単語の品詞を識別するプロセスです。
構文解析は、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に関連付けることを指します。
文分割、または文境界セグメンテーションは、文がどこからどこまでであるかを決定することを指します。
ステミングは、単語をその根となる形に還元するプロセスです。たとえば、「connected」、「connection」、「connections」はすべて「connect」に還元されます。
単語セグメンテーションは、大きなテキストを小さな単位に分割するプロセスです。これらの単位は、単語またはステミング/レマ化された単位になります。
意味NLP技術
意味NLP技術には、以下のものがあります：
- 固有表現認識
- 自然言語生成
- 単語の意味の曖昧性解消
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カテゴリの1つにタグ付けすることを指します。事前に定義されたカテゴリには、日付、都市、場所、会社、個人の名前などがあります。
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。たとえば、気象に関する統計データ（温度、風速など）を自然言語で要約することができます。
単語の意味の曖昧性解消は、単語が現れ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。
自然言語処理のためのディープラーニングモデル
通常の多層パーセプトロンは、情報の順序が重要な順序データの解釈を処理することができません。順序データの順序の重要性を処理するために、前のタイムステップの情報を保存することができるニューラルネットワークの種類が使用されます。
再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、前のタイムステップのデータをループし、それを現在のタイムステップの重みの計算に考慮するニューラルネットワークの種類です。基本的に、RNNには、前回の隠れ状態に基づく行列、現在の入力に基づく行列、隠れ状態と出力の間の行列の3つのパラメータがあります。RNNは前のタイムステップの情報を考慮に入れることができるため、前の単語を考慮に入れて単語の意味を解釈することで、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もう1つのディープラーニングアーキテクチャは、長短期記憶（LSTM）ネットワークです。LSTMネットワークは、構造がRNNと似ていますが、アーキテクチャの違いにより、RNNよりも優れています。LSTMネットワークは、RNNで発生することが多い、勾配爆発問題を避けることができます。
これらのディープニューラルネットワークは、単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、単語の前にある単語だけでなく、後に続く単語も考慮に入れることができます。双方向ネットワークは精度が高くなりますが、計算コストが高くなります。
自然言語処理（NLP）の使用例
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自然言語処理は人間の言語の分析と操作を伴うため、非常に幅広い応用があります。NLPの可能な応用には、チャットボット、デジタルアシスタント、感情分析、文書の整理、人材採用、ヘルスケアなどがあります。
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、NLPを使用して音声認識と合成を行う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、ユーザーがさまざまなタスクを実行するのを支援し、ユーザーが認知タスクを他のデバイスにオフロードし、脳のパワーを解放することができます。忙しい朝に銀行への最適なルートを調べるのではなく、デジタルアシスタントに依頼することができます。
感情分析は、NLP技術を使用して、言語を通じて人間が表現する反応や感情を研究することです。文の感情を捉えることで、企業は製品がどのように受け止められているかについて有意義な情報を得ることができます。
テキスト文書を自動的に整理することも、NLPの応用の1つです。GoogleやYahooなどの企業は、NLPアルゴリズムを使用して、Eメール文書を分類し、「ソーシャル」または「プロモーション」などの適切なカテゴリに分けます。また、スパムを検出して、受信トレイに届かないようにします。
NLP技術は、ヘルスケアの分野で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。ヘルスレコードを分析し、症状を抽出するためにNLPアルゴリズムを使用し、可能な診断を示すことができます。AmazonのComprehend Medicalプラットフォームは、ヘルスレコードを分析し、疾患や治療を抽出する例です。NLPのヘルスケアへの応用は、精神保健にも拡大しています。Woebotのようなアプリは、認知行動療法に基づくさまざまな不安管理テクニックをユーザーに説明します。
