自然言語処理 はじめに：自然言語処理（NLP）とは何か？

NLP（Natural Language Processing）という言葉を聞いたことはあっても、それが具体的にどのようなもので、何のために使われるのかは知らないのではないでしょうか。 使用されているのでしょうか？ 今回の記事では、いくつかの例を挙げて、自然言語処理を理解する手助けをしたいと思います。

自然言語処理（NLP）とは？

自然言語処理は、言語学、コンピュータサイエンス、人工知能のサブフィールドです。これは、コンピュータによる コンピュータによる言語、言葉、音声の処理です。

コンピュータと人間の言語との間の相互作用を発展させること、特に大量の自然言語データを処理・分析するためにコンピュータをどのようにプログラムするかについてです。 大量の自然言語データを処理・分析するために、コンピュータをどのようにプログラムするかということです。

勘違いしないでください。自然言語処理は言語学だけではありません言語学は、ソフトウェアで外国語を理解することを目的としています。 ソフトウェアで外国語を理解しようとするものです。

自然言語処理はルールに基づいて行われます。しかし、ルールだけでは不十分で、文脈も非常に重要です。友達があなたに言ったとき « What a wonderful spring! », それは季節のせいなのか、それとも水のせいなのか？別の例を挙げてみましょう。 « I go to the bank. ». 川の土手を歩くことなのか、銀行にお金を持っていくことなのか。

そのため、自然言語処理にはたくさんのルールや辞書が必要になります。

自然言語処理ではコンテクストが重要

自然言語処理は何のためにあるのか？

自然言語処理によって、機械は文書の内容を、その中の言語の文脈的なニュアンスも含めて「理解」することができます。 理解することができます。文書に含まれる情報や洞察を抽出したり、文書を分類・整理したりすることができます。 また、ドキュメントに含まれる情報や洞察を抽出したり、ドキュメントを分類・整理したりすることもできます。

自然言語処理の課題には、音声認識、自然言語理解（NLU）、自然言語生成（NLG）があります。 自然言語処理の課題には、音声認識、自然言語理解（NLU）、自然言語生成（NLG）などがあります。

自然言語処理の面白さとは？

世界には、非構造化データ（機械用にフォーマットされていないデータ）が溢れています。 デジタルデータの70～90％を占めています。このような膨大なデータを処理するには、自然言語処理が有効です。

"2025年までに顧客とのやり取りの95％をAIが担う"

Gartner

企業にとって、自然言語処理は、自動化された方法で顧客を知り、新たな機会を生み出す方法です。 (より良い知識、より良いターゲティング...）を提供します。

自然言語処理の使用例

ここでは、典型的な自然言語処理のユースケースを紹介します。

自然言語処理は新しいものではありません

第二次世界大戦中、アラン・チューリングは、ナチスから送られてきた暗号メッセージを理解する機械「チューリング・マシン」を作った。

チューリング・マシン

その後、1954年1月7日に行われた「ジョージタウン・IBM実験」は、機械翻訳の有力なデモンストレーションとなった。ジョージタウン大学とIBMが共同で開発したこの実験は、60以上のロシア語の文章を完全に自動で英語に翻訳するというものだった。 この実験では、6つの文法規則と250の語彙しか持たない機械翻訳が行われた。

もうひとつの興味深い出来事は、1966年にMIT人工知能研究所でジョセフ・ワイゼンバウムが開発したソフトウェア「ELIZA」である。最も有名なスクリプト「DOCTOR」は、心理療法士を模したもので、スクリプトに記述されたルールを用いて、ユーザーの入力に対して非指向性の質問で答えるというものでした。このように、ELIZAは最初のチャットボットの一つであり、チューリングテストに挑戦できる最初のプログラムの一つでもあります。

結論

この記事では、自然言語処理とは何か、そしてそれが実際の生活でどのように使われるのかをご紹介しました。 まだまだ多くの課題がありますが、自然言語処理の分野ではここ数年で大きな進歩を遂げています。 今日、自然言語処理の成熟度は、より多くの企業が製品や社内組織で自然言語処理を活用することを奨励しています。 活用する企業が増えています。

Sylvie Krupsky
NLP CloudのCMO