NLP

NLPとは? 仕組み、利点、課題、例

NLPとは?

NLPとは何ですか?

自然言語処理 (NLP) は、人工知能 (AI) のサブフィールドです。 これにより、ロボットは人間の言語を分析して理解できるようになり、人間の介入なしに反復的な活動を実行できるようになります。 例としては、機械翻訳、要約、チケット分類、スペル チェックなどがあります。

自然言語処理 (NLP) は、コンピューターが人間の言葉を分析して理解する能力です。 NLP は、人間の言語に焦点を当てた人工知能のサブセットであり、言語を理解するための統計的および形式的なアプローチに重点を置いた計算言語学と密接に関連しています。

NLP は通常、ドキュメントの要約、テキストの分類、トピックの検出と追跡、機械翻訳、音声認識などに使用されます。

Nlp の仕組み

NLP の仕組み

NLP システムは、機械学習アルゴリズムを使用して、大量の非構造化データを分析し、関連情報を抽出します。 アルゴリズムは、パターンを認識し、それらのパターンに基づいて推論を行うようにトレーニングされています。 仕組みは次のとおりです。

  • ユーザーは、自然言語処理 (NLP) システムに文を入力する必要があります。
  • 次に、NLP システムは文をトークンと呼ばれる単語の小さな部分に分解し、音声をテキストに変換します。
  • 次に、マシンはテキスト データを処理し、処理されたデータに基づいて音声ファイルを作成します。
  • マシンは、処理されたテキスト データに基づく音声ファイルで応答します。

NLP 市場規模 &Amp; 成長

NLP の市場規模と成長

人工知能は、テクノロジーの世界で次の大きなものになるでしょう。 人間の行動を理解し、それに応じて行動する AI は、すでに私たちの日常生活に欠かせないものになっています。 AI の使用は進化しており、最新の波は自然言語処理 (NLP) です。

世界の NLP 市場規模は、15.7 年に 2022 億米ドルと評価され、25 年から 2022 年の予測期間にわたって 2027% 以上の CAGR で成長すると予想されています。 市場は、49.4 年までに CAGR 2027% で 25.7 億米ドルに達すると予測されています。

NLPのメリット

NLP の利点

文書化の効率と正確性の向上

NLP で生成されたドキュメントは、人間が自動的に生成できない元のテキストを正確に要約します。 また、人間の効率を向上させるために大量のデータを分析するなど、反復的なタスクを実行することもできます。

大規模で複雑なテキスト コンテンツの要約を自動的に作成する機能

自然処理言語は、ドキュメントからの事実の抽出、感情の分析、名前付きエンティティの識別などの単純なテキスト マイニング タスクに使用できます。 自然処理は、人間の行動や感情の理解など、より複雑なタスクにも使用できます。

Alexa などのパーソナル アシスタントが話し言葉を解釈できるようにします

NLP は、仮想アシスタントが音声コマンドを理解できるようにすることで、Alexa などのパーソナル アシスタントに役立ちます。 また、何百万ものドキュメントを含むデータベースから関連情報を数秒ですばやく見つけるのにも役立ちます。

顧客支援のためのチャットボットの使用を有効にします

NLP は、人工知能を使用してテキストまたは音声で人々と通信するチャットボットやコンピューター プログラムで使用できます。 チャットボットは NLP を使用して、ユーザーが入力した内容を理解し、適切に応答します。 また、組織は複数のチャネルで 24 時間年中無休のカスタマー サポートを提供できます。

感情分析の実行がより簡単に

感情分析は、態度や感情状態 (喜び、怒りなど) に関する一連のドキュメント (レビューやツイートなど) を分析するプロセスです。 感情分析は、ソーシャル メディアの投稿やその他のテキストをいくつかのカテゴリ (ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル) に分類および分類するために使用できます。

以前は手の届かなかった高度な分析の洞察

最近のセンサーやインターネット接続デバイスの急増により、生成されるデータの量と種類が爆発的に増加しています。 その結果、多くの組織が NLP を活用してデータを理解し、より良いビジネス上の意思決定を推進しています。

Nlp の課題

NLP の課題

スペルミス

自然言語には、スペルミス、タイプミス、スタイルの不一致がたくさんあります。 たとえば、「プロセス」という単語は、「プロセス」または「処理」と綴ることができます。 辞書にないアクセントやその他の文字を追加すると、問題はさらに複雑になります。

言語の違い

英語を話す人は「明日の朝に仕事に行く」と言うかもしれませんが、イタリア語を話す人は「Domani Mattina vado al lavoro.」と言うでしょう。 これら XNUMX つの文は同じ意味ですが、最初に英語に翻訳しない限り、NLP は後者を理解できません。

生来のバイアス

自然処理言語は、人間の論理とデータセットに基づいています。 場合によっては、NLP システムがプログラマーのバイアスや使用するデータ セットを実行することがあります。 また、生来の偏見のためにコンテキストを異なる方法で解釈することもあり、不正確な結果につながります。

複数の意味を持つ単語

NLP は、言語は正確で曖昧でないという前提に基づいています。 実際には、言語は正確でも明確でもありません。 多くの単語には複数の意味があり、さまざまな方法で使用できます。 たとえば、「樹皮」というと、犬の樹皮でも木の樹皮でもかまいません。

不確実性と誤検知

誤検知は、NLP が、理解できるはずなのに適切に応答できない用語を検出した場合に発生します。 目標は、質問やヒントを使用して、その限界を特定し、混乱を解消できる NLP システムを作成することです。

トレーニングデータ

自然処理言語の最大の課題の XNUMX つは、不正確なトレーニング データです。 トレーニング データが多ければ多いほど、結果は向上します。 システムに不正確または偏ったデータを与えると、システムは間違ったことを学習するか、非効率的に学習します。

NLP の例

NLP の例

自然言語翻訳、つまり Google 翻訳

Google 翻訳は、100 以上の言語をサポートする無料の Web ベースの翻訳サービスで、コンテンツをこれらの言語に自動的に翻訳できます。 このサービスには、翻訳と翻訳の提案の XNUMX つのモードがあります。

ワード プロセッサ、つまり MS Word & Grammarly は NLP を使用して文法エラーをチェックします

MS Word や Grammarly などのワード プロセッサは、NLP を使用してテキストの文法エラーをチェックします。 彼らは、単語自体だけでなく、文の文脈を見てこれを行います。

コールセンターで使われる音声認識・IVRシステム

音声認識は、NLP を使用してカスタマー エクスペリエンスを向上させる方法の優れた例です。 顧客が生身の人間と話すことなく製品やサービスとやり取りできるように、企業が IVR システムを導入することは非常に一般的な要件です。 これにより、より多くの通話を処理できるようになりますが、コストの削減にも役立ちます。

パーソナル デジタル アシスタント (Google Home、Siri、Cortana、Alexa)

NLP の使用は、テクノロジーの進歩に伴い、近年ますます普及しています。 Google Home、Siri、Cortana、Alexa などの携帯情報端末アプリケーションはすべて、NLP 機能で更新されました。 これらのデバイスは、NLP を使用して人間の音声を理解し、適切に応答します。

使用事例

使用事例

インテリジェントなドキュメント処理

このユース ケースでは、テキストや画像などの非構造化データから情報を抽出します。 NLP を使用して、これらのドキュメントの最も関連性の高い部分を特定し、それらを整理して提示できます。

感情分析

感情分析は、企業が業務で NLP を使用できるもう XNUMX つの方法です。 このソフトウェアは、ビジネスや製品に関するソーシャル メディアの投稿を分析して、人々がそれについて肯定的か否定的かを判断します。

不正検出

NLP は、メール、電話などの非構造化データや保険データベースを分析して、キーワードに基づいてパターンや不正行為を特定することにより、不正検出にも使用できます。

言語検出

NLP は、テキスト ドキュメントまたはツイートの言語を検出するために使用されます。 これは、コンテンツのモデレートやコンテンツの翻訳会社に役立つ可能性があります。

会話型 AI / チャットボット

会話型 AI (チャットボットと呼ばれることも多い) は、自然言語入力 (話し言葉または書き言葉) を理解し、指定されたアクションを実行するアプリケーションです。 会話型インターフェイスは、顧客サービス、販売、または娯楽の目的で使用できます。

テキスト要約

NLP システムは、テキストを元のテキストよりも読みやすく要約するようにトレーニングできます。 これは、ユーザーが記事やドキュメント全体を読むのに時間をかけたくない記事やその他の長いテキストに役立ちます。

テキスト翻訳

NLP は、再帰型ニューラル ネットワークや畳み込みニューラル ネットワークなどの深層学習手法を使用して、ある言語から別の言語にテキストを自動的に翻訳するために使用されます。

質疑応答

質問応答 (QA) は、入力として質問を受け取り、その回答を返す自然言語処理 (NLP) のタスクです。 質問応答の最も単純な形式は、知識ベースで一致するエントリを見つけて、その内容を返すことです。これを「ドキュメント検索」または「情報検索」と呼びます。

名前付きエンティティの認識

名前付きエンティティの認識は、自然言語処理 (NLP) のコア機能です。 これは、名前付きエンティティを非構造化テキストから事前定義されたカテゴリに抽出するプロセスです。 名前付きエンティティの例には、人、組織、および場所が含まれます。

ソーシャルメディアモニタリング

ソーシャル メディア監視ツールは、NLP 手法を使用して、ソーシャル メディアの投稿からブランド、製品、またはサービスの言及を抽出できます。 これらのメンションが検出されると、センチメント、エンゲージメント、およびその他の指標について分析できます。 この情報は、マーケティング戦略に情報を提供したり、その有効性を評価したりできます。

予測テキスト

予測テキストは NLP を使用して、ユーザーがメッセージに入力した内容に基づいて、ユーザーが次に入力する単語を予測します。 これにより、ユーザーがメッセージを完了するために必要なキーストロークの数が減り、メッセージの入力と送信の速度が向上するため、ユーザー エクスペリエンスが向上します。

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