言語検出とは、テキストがどの言語で書かれているかを自動的に理解することである。テキストに複数の言語が含まれている場合、複数の言語を検出することも可能です。
例えば、次のようなテキスト・ブロックがあるとしよう：
NLP Cloud is an easy way to leverage Natural Language Processing in production. The API has been released early January 2021. Cette API est à la fois peu onéreuse et très robuste.
ご覧のように、このテキストには2つの言語が含まれている：英語とフランス語である。約2/3が英語で、1/3がフランス語である。
このテキストに対して言語検出を行うと、2つの言語と、それぞれの言語のテキストの割合が得られる。そのようなものだ： english: 0.66 そして french: 0.33.
言語検出は多くの場面で役に立つ。いくつか例を挙げてみよう。
デジタルコンテンツやeコマースの領域では、ユーザーの言語を理解することは、コンテンツ、製品の推奨、マーケティング資料をパーソナライズするために非常に重要です。言語検出により、プラットフォームは自動的にユーザーの母国語でコンテンツを表示し、ユーザー体験とエンゲージメントを向上させることができます。これは、多様なユーザーにサービスを提供するグローバルプラットフォームでは特に重要です。ローカライゼーションは、テキストの翻訳だけでなく、文化的なニュアンスにも対応し、コンテンツの関連性と訴求力を高めます。
グローバル規模で事業を展開する企業にとって、多言語による顧客からの問い合わせに対応することは困難なことです。言語検出は、チャットボットやサポートチケッティングシステムによるカスタマーサポートの自動化において重要な要素です。顧客が使用する言語を識別することで、これらのシステムは、その言語に堪能なチャットボットまたは人間のエージェントに問い合わせをルーティングしたり、機械翻訳を使用して応答を自動化したりすることができ、応答時間と顧客満足度を大幅に向上させます。
ブランドや組織は、製品、サービス、または一般的なブランドイメージに関する一般的な感情を測定するために、ソーシャルメディアを監視することがよくあります。言語検出は、このようなシナリオにおいて、異なる言語にわたる言及を正確に識別し分析するために非常に重要です。テキストの言語が識別されると、センチメント分析のために適切に処理され、企業は多様な市場全体の顧客センチメントに関する洞察を得ることができます。これにより、マーケティング戦略、製品開発、顧客サービスのアプローチに情報を提供することができます。
自動翻訳プロセスの最初のステップは、ソース言語を特定することです。言語の検出は翻訳サービスの継ぎ目が無い操作を可能にし、ユーザーが言語を指定しないでテキストを堤出することを可能にする。これは、ニュースアグリゲーションプラットフォーム、国際フォーラム、多言語情報リポジトリなど、複数の言語からのコンテンツが集約されている環境で特に有用です。ソース言語を正確に特定することで、機械翻訳されたアウトプットの品質が大幅に向上し、世界中のユーザーが情報にアクセスできるようになります。