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 (GOOGL ) 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します。

NLPの理由、使用される技術、NLPの一般的なユースケースについて詳しく見てみましょう。

NLP（自然言語処理）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。しかし、これは単にテキストデータを数字に変換することではありません。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。たとえば、同じ単語のセットは、コンテキストによって異なる意味を持つことができます。人間の言語は複雑で、しばしば曖昧で、発言は真剣にまたは皮肉に述べられることができます。

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、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、相互に使用する必要があります。

NLPには、構造化されていないデータを構造化されたデータに変換する能力を持つさまざまなアルゴリズムの適用が含まれます。これらのアルゴリズムを誤った方法で適用すると、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、言語間のテキスト翻訳でよく見られます。ここでは、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。

NLP（自然言語処理）技術

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NLPで使用される多くの技術は、2つのカテゴリのいずれかに分類できます。構文または意味論。構文技術は、単語の順序を扱うもので、意味論技術は、単語の意味を扱うものです。

構文NLP技術

構文の例には、次のものがあります。

• レマ化
• 形態素解析
• 品詞タグ付け
• 構文解析
• 文分割
• ステミング
• 単語分割

レマ化とは、単語のさまざまな変化形を1つの形に還元することです。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」に簡略化されます。この簡略化された単語形は、アルゴリズムが文書内の単語を解釈することを容易にします。

形態素解析は、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機能できる自由形態素（形態素）や、接辞などの接頭辞や接尾辞です。

品詞タグ付けは、単に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または文法分析に相関させることを指します。

文分割、または文境界の曖昧性解消は、文の開始と終了を決定することを指します。

ステミングは、単語をその根の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。

単語分割は、大きなテキストを小さな単位、つまり単語またはステミング/レマ化された単位に分割するプロセスです。

意味論NLP技術

意味論NLP技術には、次のものがあります。

• 固有表現認識
• 自然言語生成
• 単語の意味の曖昧性解消

固有表現認識には、事前に設定されたカテゴリのいずれかに配置できるテキストの特定の部分をタグ付けすることが含まれます。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されたデータを自然言語に変換するプロセスです。たとえば、天気の統計、温度、風速などのデータを自然言語で要約できます。

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単語に意味を割り当てるプロセスです。

NLP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、順序が重要なシーケンシャルデータの解釈を処理できない。シーケンシャル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。

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からのデータをループし、現在のタイムステップの重みを計算するときにそれらを考慮するタイプのニューラルネットワークです。基本的に、RNNには、前の隠れ状態、現在の入力、隠れ状態と出力の間の行列に基づく3つのパラメーターがあります。RNNは前のタイムステップからの情報を考慮できるため、文の中の前の単語を考慮し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、ロングショートタームメモリ（LSTM）ネットワークです。LSTMネットワークは、RNNと似た構造ですが、構造の違いにより、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回避します。

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、現在の単語の前にある単語だけでなく、後に続く単語も考慮することができます。双方向ネットワークは精度が高くなりますが、計算コストも高くなります。

NLPのユースケース

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NLPには、人間の言語を分析および操作することが含まれるため、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を使用して音声コマンドを解釈および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て、脳のパワーを他の重要なタスクに集中できるようにします。忙しい朝に銀行への最適なルートを調べるのではなく、デジタルアシスタントに任せることができます。

感情分析は、NLP技術を使用して、言語の使用によって伝達される感情や反応を研究することです。文の感情を解釈することで、企業は製品の受け入れに関する重要な情報を入手できます。

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「ソーシャル」または「プロモーション」などのカテゴリに分類し、スパムを検出して受信トレイに届かないようにします。

グループは、関連スキルに基づいて、NLP技術を使用して潜在的な雇用者を特定するために開発されてきました。採用担当者は、NLP技術を使用して応募者を整理するのを支援しています。

NLP技術は、ヘルスケアの向上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。ヘルスレコードを分析して症状を抽出し、NLPアルゴリズムを使用して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て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、精神保健にも及んでいます。たとえば、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をユーザーに伝えます。