自然言語処理とは何ですか? NLP の概要

自然言語処理 (NLP) は、人間の話し言葉や書き言葉を理解するコンピューター プログラムの能力です (自然言語と呼ばれます)。 人工知能 (AI) のコンポーネントです。

NLP は 50 年以上存在しており、言語学の分野にルーツを持っています。 医学研究、検索エンジン、ビジネス インテリジェンスなど、多くの分野で実際にさまざまな用途に使用されています。

NLP を使用すると、コンピュータは人間と同じように自然言語を理解できるようになります。 言語が話し言葉であれ書き言葉であれ、自然言語処理では人工知能を使用して現実世界の入力を取得し、処理し、コンピューターが理解できる方法でそれを理解します。 人間がさまざまなセンサー (聞く耳と見る目など) を持っているのと同じように、コンピューターには読み取るプログラムと音声を収集するマイクがあります。 そして、人間がその入力を処理する脳を持っているのと同じように、コンピューターもそれぞれの入力を処理するプログラムを持っています。 処理のある時点で、入力はコンピューターが理解できるコードに変換されます。 自然言語処理には、データ前処理とアルゴリズム開発という 2 つの主要なフェーズがあります。

データの前処理には、マシンが分析できるようにテキスト データを準備して「クリーニング」することが含まれます。 前処理では、データを実行可能な形式にし、アルゴリズムが使用できるテキスト内の特徴を強調表示します。 これを行うには、次のようないくつかの方法があります。

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データが前処理されると、それを処理するためのアルゴリズムが開発されます。 自然言語処理アルゴリズムにはさまざまな種類がありますが、主に次の 2 つのタイプが一般的に使用されます。

企業は大量の非構造化されたテキストの多いデータを使用しており、それを効率的に処理する方法を必要としています。 オンラインで作成されデータベースに保存されている情報の多くは人間の自然言語であり、最近まで企業はこのデータを効果的に分析できませんでした。 ここで自然言語処理が役立ちます。

自然言語処理の利点は、次の 2 つのステートメントを考慮するとわかります。「クラウド コンピューティングの保険は、すべてのサービス レベル アグリーメントの一部であるべきである」と、「適切な SLA は、たとえクラウドであっても、夜の安眠を保証します。」 ユーザーが検索に自然言語処理に依存している場合、プログラムは、クラウド コンピューティングがエンティティであること、クラウドがクラウド コンピューティングの短縮形であること、および SLA がサービス レベル アグリーメントの業界の頭字語であることを認識します。

これらは人間の言語に頻繁に現れる曖昧な要素の一種であり、機械学習アルゴリズムは歴史的に解釈が苦手でした。 現在では、ディープラーニングと機械学習の手法が改善され、アルゴリズムがそれらを効果的に解釈できるようになりました。 これらの改善により、分析できるデータの幅と深さが拡大しました。

構文解析と意味解析は、自然言語処理で使用される 2 つの主要な手法です。

構文とは、文法的に意味をなすための文内の単語の配置です。 NLP は構文を使用して、文法規則に基づいて言語の意味を評価します。 構文テクニックには次のようなものがあります。

セマンティクスには、単語の使用とその背後にある意味が含まれます。 自然言語処理は、アルゴリズムを適用して文の意味と構造を理解します。 セマンティクス手法には次のようなものがあります。

自然言語処理への現在のアプローチは、プログラムの理解を向上させるためにデータ内のパターンを調べて使用する AI の一種であるディープラーニングに基づいています。 深層学習モデルには、自然言語処理アルゴリズムをトレーニングして関連する相関関係を特定するための大量のラベル付きデータが必要ですが、この種のビッグ データ セットを構築することは、自然言語処理の主なハードルの 1 つです。

自然言語処理への以前のアプローチには、よりルールベースのアプローチが含まれており、単純な機械学習アルゴリズムにテキスト内で検索する単語やフレーズを指示し、それらのフレーズが出現したときに特定の応答を与えていました。 しかし、ディープラーニングはより柔軟で直観的なアプローチであり、アルゴリズムが多くの例から話者の意図を特定することを学習します。これは、子供が人間の言語を学習する方法とほぼ同じです。

自然言語処理に一般的に使用される 3 つのツールには、Natural Language Toolkit (NLTK)、Gensim、および Intel 自然言語処理 Architect が含まれます。 NLTK は、データセットとチュートリアルを備えたオープンソースの Python モジュールです。 Gensim は、トピック モデリングとドキュメントのインデックス作成のための Python ライブラリです。 Intel NLP Architect は、深層学習トポロジーと技術のためのもう 1 つの Python ライブラリです。

自然言語処理アルゴリズムが実行する主な機能の一部は次のとおりです。

上記の関数は、次のようなさまざまな現実のアプリケーションで使用されます。

自然言語処理に関して行われている研究は、検索、特にエンタープライズ検索を中心に展開されています。 これには、ユーザーが他の人に尋ねる可能性のある質問の形式でデータ セットをクエリすることが含まれます。 機械は、データセット内の特定の特徴に対応する人間の言語文の重要な要素を解釈し、回答を返します。

NLP を使用すると、自由な非構造化テキストを解釈し、分析可能にすることができます。 患者の医療記録など、フリーのテキスト ファイルには膨大な量の情報が保存されています。 深層学習ベースの NLP モデルが登場する前は、この情報はコンピューター支援分析にアクセスできず、体系的な方法で分析することもできませんでした。 NLP を使用すると、アナリストは大量のフリーテキストをふるいにかけ、関連情報を見つけることができます。

感情分析は、NLP のもう 1 つの主な使用例です。 データ サイエンティストはセンチメント分析を使用して、ソーシャル メディア上のコメントを評価してビジネスのブランドのパフォーマンスを確認したり、カスタマー サービス チームからのメモをレビューして人々がビジネスのパフォーマンスを向上させたい領域を特定したりできます。

NLP の主な利点は、人間とコンピューターの相互通信方法が改善されることです。 コンピュータを操作する最も直接的な方法は、コード (コンピュータの言語) を使用することです。 コンピューターが人間の言語を理解できるようにすることで、人間にとってコンピューターとの対話がより直感的に行えるようになります。

その他の利点は次のとおりです。

自然言語処理には多くの課題がありますが、そのほとんどは自然言語が常に進化しており、常にある程度曖昧であるという事実に要約されます。 それらには次のものが含まれます。

NLP は、20 世紀半ばに遡るコンピューター サイエンスや計算言語学の発展を含む、さまざまな分野に基づいています。 その進化には次のような主要なマイルストーンが含まれていました。

自然言語処理は、テクノロジーと人間がテクノロジーと対話する方法において重要な役割を果たしています。 チャットボット、サイバーセキュリティ、検索エンジン、ビッグデータ分析など、ビジネス領域と消費者領域の両方の多くの実世界のアプリケーションで使用されています。 NLP には課題がないわけではありませんが、今後も業界と日常生活の両方で重要な部分を占めることが期待されています。

疑問はありますが、自然言語処理は医療画像分野で大きな進歩を遂げています。 放射線科医が業務で AI と NLP をどのように活用して、自分の仕事をレビューし、症例を比較しているかを学びましょう。