NLP テクノロジーは、急速に注目を集めています。 コンピューター サイエンス、情報工学、人工知能を組み合わせることで、言語の壁を取り除くことができる可能性があります。 NLP テクノロジーを使用すると、コミュニケーションに使用される言語に関係なく、すべての関係者が知っている言語で情報を聞いたり読んだりすることができます。
自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言語を理解できるように訓練します。 機械学習を使用して継続的に学習し、より多くの知識を獲得します。 その結果、NLP と AI の組み合わせはより賢くなっています。 徐々に強化されているその機能を使用すると、より熟練して高度になります。
自然言語処理（NLP）とは何ですか？
自然言語処理は、その能力を利用して言語学を理解し、スマートなコンピューター プログラムを作成する人工知能の一分野です。 これらのプログラムは、人間と同じようにテキストや音声コミュニケーションを理解することができます。 しかし、NLP テクノロジーには、複数の言語を一度に学習して理解し、選択した言語に翻訳する機能があります。
NLPテクノロジー 計算言語学と言語のルールベースのモデリングを機械学習と深層学習と組み合わせます。 これを使用すると、コンピュータはテキストまたは音声を理解して、それを別の言語に翻訳することができます。
現在でも、NLP の実践例がいくつかあります。 Siri、Google アシスタント、Google 翻訳者、 そしていくつかの自動提案ツール。 メールの作成中または検索エンジンで Grammarly によって提供される提案は、すべて NLP テクノロジーによって有効になります。
NLP テクノロジーはどのように機能するのでしょうか?
NLP テクノロジーは、コンピューター プログラムに人間のテキストや音声を理解させます。 コンピュータは0と1からなるXNUMX進言語しか理解できないため、まずコンピュータに単語を理解させる仕組みが必要でした。
このために、単語がコンピューター言語にエンコードされる単語表現が利用されます。 この目的にはいくつかの手法が使用されており、ワンホットもその XNUMX つです。
これに加えて、コンピューターが人間の言語を理解できるようにするために、一連の NLP テクニックが使用されています。 これらには以下が含まれます。
- ステミング： Finalize のように、Finalize からアルファベットを XNUMX つずつ削除して、類似した単語を元の単語に短縮するプロセス。
- Lemmatization： これは、単語を侵食して意味のある基本構造を見つける手法です。
- トークン化： この技術では、文章を小さなブロックに分割して、そこから単語、記号、数字を識別します。
- 感情分析： ここで、コンピューターは文の背後にある口調と感情を特定しようとします。
- 語感の曖昧さ回避: この手法は、同じ単語が異なるコンテキストで使用されたときに異なる意味を持つかどうかを判断するために使用されます。
- 品詞 (POS) のタグ付け: POS タグ付けは、テキスト内の各単語に注釈を付けるために使用されます。 これには、動詞、副詞、名詞、形容詞、その他すべての品詞の識別が含まれます。
これらの手法に加えて、NLP プログラムでは人間が生成したテキストや音声を理解するためのアルゴリズムも使用されます。 ルールベースのシステムは、データを分析するための言語学のルールを設定するために使用されます。
機械学習は、トレーニング データをコンピューター プログラムにシードするために使用されるため、NLP の重要な部分です。 このデータを使用して、NLP プログラムはテキストと音声の認識パターンを調整できます。
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NLP 構築のための機械翻訳
世界の指導者たちがどのようにして全員が自国の言語を話す会議に参加できるのか想像できますか? これらの会議には同時通訳システムが導入されており、コンピュータ プログラムと人間の通訳が連携して音声を翻訳し、必要に応じて他の言語に変換します。
すべての言語の壁を取り除くことが、NLP テクノロジーの現在の最終的な目標である可能性がありますが、このテクノロジーは依然として成長し、進歩しています。 NLP テクノロジーは、基本的にコンピューター プログラムを使用してテキストと音声を翻訳する機械翻訳を使用することでこれを可能にします。
不正確さが顕著だった段階から進歩し、機械翻訳は次のような結果をもたらしました。 ニューラル機械翻訳 (NMT) による改善。 NMT は NLP の機能をさらに改善し、その翻訳機能を向上させました。
NLP での機械翻訳の利点は次のとおりです。
- NLP プログラムは、書籍、Web サイト、製品の詳細を数秒で読み取って翻訳できるようになりました。
- 翻訳に必要なコストと労力が大幅に削減されました。
- 機械学習アルゴリズムの使用により、精度のレベルも向上しました。
- 企業は要件に応じて翻訳プロセスをカスタマイズできるようになりました。
これが可能になるのは、NMT がリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) や注意メカニズムなどの深層学習手法を活用しているためです。 これらにより、NLP プログラムの機能が強化され、言語規則、パターン、および長い文や複雑な構造を持つ文の処理速度の理解の範囲が向上します。
NMT は、プログラムが単語をベクトルに変換し、意味的に類似した単語を並べるのに役立ちます。 一連のベクトルまたは単語を生成すると、プログラムは文を生成します。 ここから、エンコーダ/デコーダ フレームワークを使用して入力文をベクトル空間にマッピングし、デコーダは翻訳された文をインターフェイスに送信します。
まとめ
NLP、NMT、ニューラル ネットワーク、深層学習メカニズムを組み合わせることで、テキストと音声の認識と翻訳に大幅な改善がもたらされています。 この分野ではあらゆる進歩が見られますが、バランスを維持するには人間の通訳と編集者が必要です。 独自の通訳システムを検討している企業や企業の場合は、NLP と機械翻訳を備えた会話型 AI ベースのオーダーメイド ソリューションについて Shaip にお問い合わせください。
