自然言語処理とは何ですか?それはどのように機能しますか?

SiriやCortanaのような仮想アシスタントがどのように機能するのか疑問に思ったことはありませんか?彼らはあなたが言っていることをどのように理解していますか?

ええと、答えの一部は自然言語処理です。人工知能のこの興味深い分野は、過去数年間でいくつかの大きな進歩をもたらしましたが、それはどのように正確に機能しますか?

自然言語処理、それがどのように機能するか、そしてそれが私たちの生活をより便利にするためにどのように使用されているかについてもっと学ぶために読んでください。

自然言語処理とは何ですか?

自然言語処理(NLP)は、コンピューターが人間の言語を理解する方法です。たとえば、 AlexaSiriなどの音声起動の仮想アシスタントと話すと、彼らはあなたのスピーチを聞いて理解し、あなたの言ったことに基づいてアクションを実行します。

従来、人間は特定のコマンドを介してコーディングされたプログラミング言語を介してのみコンピューターと通信できました。コードは本質的に構造化され論理的であり、同じコマンドは常に同じ出力を生成します。

対照的に、人間の言語は構造化されておらず、はるかに複雑です。同じ単語や文は、語尾変化や文脈に基づいて複数の意味を持つことができます。そして、多くの異なる言語があります。

では、AIはどのようにして私たちが言っていることを理解できるのでしょうか?

NLPはどのように機能しますか?

NLPは機械学習でトレーニングされています。機械学習は、正確な予測を生成するために自身をトレーニングするアルゴリズムに大量のデータを取り込む人工知能のブランチです。アルゴリズムのデータと時間が多ければ多いほど、アルゴリズムはより良くなります。これが、NLPマシンが10年前よりもはるかに優れている理由です。

NLPは、テキストを前処理してから、機械学習でトレーニングされたアルゴリズムを介して実行することで機能します。

前処理ステップ

NLPマシンが使用する一般的な前処理ステップの4つを次に示します。

  • トークン化:トークン化は、音声またはテキストをより小さな単位(トークンと呼ばれる)に分割するプロセスです。これらは、個々の単語または句のいずれかです。トークン化は、ソフトウェアがどの単語が存在するかを判別できるようにするために重要です。これにより、NLP処理の次の段階につながります。
  • ステミングとレマタイゼーション:ステミングとレマタイゼーションは、各単語をそのルートワードに減らすプロセスを単純化します。たとえば、「実行中」から「実行中」へ。これにより、NLPはテキストをより高速に処理できます。

ステミングはより単純なプロセスであり、単語から接辞を削除する必要があります。接辞は、単語の最初と最後に追加されたもので、わずかに異なる意味を与えます。ただし、類似した単語の語根が異なる場合、ステミングによってエラーが発生する可能性があります。 「ラクダ」と「来た」という言葉を考えてみましょう。ステミングは、まったく異なる意味を持っているにもかかわらず、「ラクダ」を「来た」に減らす可能性があります。

Lemmatizationははるかに複雑で正確です。それは、単語を(辞書にあるように)単語の基本形である補題に還元することを含みます。 Lemmatizationは文脈を考慮に入れ、単語の語彙と形態素解析に基づいています。良い例は「思いやり」です。ステミングは「思いやり」を「車」に減らすかもしれませんが、レンマ化はそれを「ケア」に正確に減らします。

ストップワード削除と呼ばれる別の手法が、両方のプロセスと並行して機能しますこれは、「at」や「a」など、スピーチの意味に関連情報を追加しない単語の単純な削除です。

機械学習アルゴリズムのタスク

テキストが前処理されると、NLPマシンはその意図に応じていくつかのことを実行できます。

  • 感情分析:テキストの感情を分類するプロセス。たとえば、商品レビューがポジティブ、ニュートラル、ネガティブのいずれであるかなどです。
  • トピックの分類:ここで、テキストのメイントピックが識別されます。 NLPマシンは、ドキュメント、段落、および文に、それらが関係しているトピックをタグ付けできます。
  • インテント検出:これは、特定のテキストの背後にあるインテントを判別するプロセスです。たとえば、顧客が購読を解除したいか、製品に興味があるかを企業が判断するのに役立ちます。
  • 品詞タグ付け:トークン化後、NLPマシンは各単語に識別子をタグ付けします。これには、単語を名詞、動詞、形容詞などとしてマークすることが含まれます。
  • 音声認識:これは音声をテキストに変換するタスクであり、アクセント、イントネーション、文法、および語尾変化が人によって異なるため、特に困難です。
  • 固有表現抽出: 「イングランド」や「Google」などの有用な名前を識別するプロセス。これは共参照解決と組み合わされ、2つの単語が「アリス」と「彼女」などの同じものを参照しているかどうかを判断します。
  • 自然言語生成:これは音声からテキストへの反対であり、NLPマシンが音声またはテキストを生成して通信する方法です。

NLPがそれほど重要なのはなぜですか?

自然言語処理は、多くの機能を含む巨大で成長し続ける分野です。 NLPの主な用途のいくつかは次のとおりです。

  • オンライン情報の分析:企業や研究者は、NLPを使用して、テキストベースのデータのスワスを分析して使用可能な情報にすることができます。たとえば、ソーシャルメディアのコメント、レビュー、カスタマーサポートチケット、さらには記事です。 NLPは、これらを分析して、ビジネスの価値の傾向と洞察を得ることができます。
  • 言語翻訳: Google翻訳などのアプリは、NLPマシンを使用して1つの言語を別の言語に変換します。
  • スペルと文法のチェック:ワードプロセッサとGrammarlyのようなアプリは、テキストのスペルと文法の間違い、読みやすさ、受動的な音声などをチェックして、文章を改善します。
  • 対話型音声応答(IVR):電話ボットを使用すると、人間はコンピューター操作の電話システムと通信して、リダイレクトやその他のタスクを実行できます。
  • 仮想アシスタント: Siri、Cortana、Bixby、Googleアシスタント、Alexaなどのパーソナルアシスタントは、NLPを使用してクエリをリッスンし、応答を生成したり、発言に基づいてアクションを実行したりします。
  • 予測テキスト:スマートフォンは、数文字または文章にすでに書いた内容に基づいて、予測単語を自動的に提供します。スマートフォンは、通常入力する文に基づいて学習し、使用する可能性が最も高い単語を提供します。実際、MicrosoftWordはまもなくこれを機能として実装する予定です
  • チャットボット:多くのWebサイトには、人間のオペレーターに紹介される前に顧客を支援しようとする仮想カスタマーサービスボットがあります。

ロボット会話家

自然言語処理は、私たちがロボットと通信する方法とロボットが私たちと通信する方法を変えています。ブルームバーグニュースは、サイボーグと呼ばれるAIシステムを使用して、コンテンツのほぼ3分の1を制作しています。一方、フォーブス、ガーディアン、ワシントンポストはすべて、AIを使用してニュース記事を書いています。

そして、これはすべてNLPのおかげでのみ可能です!