自然言語処理の概要

自然言語処理 (NLP) は、人間の言語または人間のような書き言葉、話し言葉、組織化された言語の形式でデータを処理することを主な目的とする機械学習の分野です。その起源は、言語の仕組みを理解するためにコンピューターサイエンスを利用する計算言語学にあります。しかし、NLP は単なる理論的枠組みの開発ではありません。タスクを達成するためのテクノロジーを作成することを目的としたエンジニアリング分野でもあります。 NLP は音声認識でよく使用され、話された言葉を単語に解析したり、音声をテキストに変換したり、その逆を行ったりすることに重点を置いています。ほとんどの NLP タスクには、人間のテキストと音声データを翻訳して、コンピューターが受信した情報を解釈できるようにする作業が含まれます。 NLP は次の 2 つの領域に分けられます。

1) 自然言語理解 (NLU)。与えられたテキストの意味を理解するために意味分析が必要です。

2) 自然言語生成 (NLG) は、機械生成テキストに重点を置いています。

1. 自然言語処理企業

NLP 企業は、計算アルゴリズムと言語モデルを使用して機械が人間の言語を理解、分析、生成できるようにする NLP テクノロジーに重点を置いています。これらの企業は、このテクノロジーを活用して、音声認識、感情分析、言語翻訳、チャットボット、テキスト分析など、さまざまな言語関連機能を提供するソフトウェア アプリケーション、ツール、サービスを作成します。 NLP 企業は、NLP アルゴリズムとモデルの開発と改善のために、NLP の専門家、言語学者、ソフトウェア エンジニアを雇用しています。これらの企業が提供するサービスは、ヘルスケア、金融、顧客サービス、マーケティングなど、さまざまな業界で展開されています。社会正義、気候変動、教育などの分野における現実世界の問題の解決においても、その活用が加速しています。

2. 自然言語処理技術

1. 音声認識または音声テキスト変換: 音声をテキストに変換するために使用されます。音声コマンドを受け入れたり、音声による質問に回答したりするアプリには、この機能が必要です。音声認識が直面する課題は、人の話し方に関係しています。話すスピードが速い、言葉が混ざっている、ストレスやイントネーションが異なる、文法が間違っている、といったことはすべて音声認識の有効性に影響を与える可能性があります。

2. 品詞マーキング：これは文法マーキングとも呼ばれます。使用法と文脈に基づいて、特定の単語またはテキストの談話を特定します。たとえば、「私は紙飛行機を作ることができます」という文では、談話タグは「作る」という単語を動詞として識別するのに役立ちますが、「何の車のメーカーを所有していますか?」という文では、談話タグはそれを名詞として識別するのに役立ちます。

3. 単語の意味の曖昧さ解消: 意味分析を通じて、複数の意味を持つ単語の意味を選択します。これは、特定のコンテキストでどの単語が最も意味をなすかを判断するのに役立ちます。

4. 名前付きエンティティ認識: 単語やフレーズを有用なエンティティとして識別します。これは、「ケンタッキー」という場所や、「シータ」という女性の名前を識別するために使用できます。

5. 共参照の解決: 同じエンティティを暗示する 2 つの単語を識別します。たとえば、特定の代名詞「彼」が、パウロが言及している人物または物であるかどうかを調べます。また、「bear」が動物ではなく人を指しているなど、テキスト内の比喩や慣用句を識別することも含まれます。

6. 感情分析: 態度、感情、皮肉、混乱、疑念などの主観的な性質をテキストから抽出することを目的とします。

7. 自然言語生成: 構造化された情報を人間の言語に変換します。

NLP には明るい未来があり、継続的な改善と革新の余地がまだあります。ここでは、将来を形作る主要なトレンドと動向を紹介します。

1. 強化された言語モデル: GPT-3 などの NLP モデルは強力な機能を示していますが、将来的には、人間の言語のニュアンスをよりよく理解し、流暢で自然な意味を持つテキストを生成できる、より強力なモデルが登場することを期待しています。

2. マルチモーダル NLP: このテクノロジーは、画像やビデオなどの他のモダリティも含め、継続的に拡張されており、機械がさまざまな形式のコンテンツを理解して生成できるようになります。

3. パーソナライズされた言語モデル: 生成されるデータの量が増え続けるにつれて、NLP モデルは個人の好みやニーズに基づいてコンテンツをパーソナライズできるようになります。

4. 強化された言語翻訳: より正確でコンテキストを認識した翻訳モデルが開発されるにつれて、言語翻訳は改善され続けます。

NLP はさまざまな方法で世界に大きな影響を与えることができます。しかし、NLP は多くの論争にも直面しており、これらの論争を理解することも、責任ある実践者としての重要な責任です。したがって、上で共有した洞察から、NLP には明るい未来があり、今後数年間でこのテクノロジーのより革新的な応用が期待できることがはっきりとわかります。

原題:自然言語処理の概要

原作者: Rayan Potter