自然言語処理（NLP）とは何ですか？
自然言語処理 (NLP) は、人工知能 (AI) のサブセットであり、具体的にはコンピューターや機械が人間の言語を理解、解釈、操作、伝達できるようにする機械学習 (ML) です。
システムやコンピューターが人間のコミュニケーションを正確に模倣できる主な理由の 1 つは、音声、テキスト、ソーシャル メディア チャネル上の会話データ、ビデオ、電子メールなどの形式でデータが豊富に入手できるためです。綿密な構文の開発により、モデルは皮肉、同音異義語、ユーモアなどを含む人間のコミュニケーションにおけるニュアンスを正確に理解できるようになりました。
NLP の最も基本的なアプリケーションには次のようなものがあります。
- リアルタイムの言語翻訳
- 電子メールサービスのスパムフィルター
- 音声アシスタントとチャットボット
- テキスト要約
- 自動修正機能
- 感情分析など
自然言語処理 (NLP) はどのように機能しますか?
自然言語処理 (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。その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。
自然言語処理へのアプローチ。
NLP へのアプローチには次のようなものがあります。
教師ありNLP: ラベル付けされたデータでモデルをトレーニングし、電子メールの分類などの正確な予測を行います。
教師なしNLP: ラベルのないデータを使用してパターンを見つけます。トピック モデリングなどのタスクに役立ちます。
自然言語理解（NLU）： 機械が人間の言語の意味を解釈し理解するのに役立ちます。
自然言語生成 (NLG): 要約やチャットボットの応答などの人間のようなテキストを作成します。 さらに詳しく
NLP の市場規模と成長
自然言語処理 (NLP) 市場は驚異的な成長を示しており、156.80 年までに約 2030 億ドルに達すると予想されています。この成長は年間 CAGR 27.55% です。
さらに、大規模組織の 85% 以上が 2025 年までに NLP の導入に取り組んでいます。NLP の驚異的な成長は、次のようなさまざまな理由によって促進されています。
- 製品やサービスへの AI の組み込みの増加
- 最高の顧客体験を提供する競争
- デジタルデータの爆発的増加
- 低コストのクラウドベースのソリューションの利用可能性
- ヘルスケア、製造、自動車などを含むさまざまな業界にわたるテクノロジーの導入
このような NLP の大規模な導入と展開にはコストもかかります。マッキンゼーのレポートでは、NLP による自動化によって仕事の 8% が時代遅れになることが明らかになりました。しかし、報告書はまた、これが新たな職務の 9% を生み出す原因になるとも主張しています。
結果の精度に関しては、最先端の NLP モデルは GLUE ベンチマークで 97% の精度を報告しています。
自然言語処理 (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。
自然言語処理 (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 タスク
「これはうまくいっているよ。」
このような単純な 4 単語の文は、文脈、皮肉、比喩、ユーモア、またはこれを伝えるために使用される根底にある感情に基づいて、さまざまな意味を持つことができます。
私たち人間は、この文を意図されたとおりに理解するのが自然ですが、機械はさまざまな感情や感情を区別できません。これはまさに、人間のコミュニケーションにおける複雑さを簡素化し、データを機械にとってより消化しやすく、処理しやすく、理解しやすくするために、いくつかの NLP タスクが登場する場所です。
主要なタスクには次のようなものがあります。
音声認識
これには、音声またはオーディオ データをテキストに変換することが含まれます。このプロセスは、音声コマンド オプションを備えた NLP アプリケーションにとって非常に重要です。音声認識は、発音、方言、早口、ろれつが回らない、音量、口調、その他の要素の多様性に対処して、意図されたメッセージを解読します。
音声のタグ付け
私たちが学校で文法の基礎を教えられたのと同じように、これは機械に名詞、動詞、形容詞などの文中の品詞を識別することを教えます。これはまた、単語が動詞として使用され、同じ単語が名詞として使用される場合をシステムに理解させることもできます。
ワードセンスの曖昧性解消
これは、文の真の意味を理解する上で重要なプロセスです。前の例を借りると、このタスクで意味分析を使用すると、個人が危機に耐えているときに皮肉のコメントとして「これはうまくいっている」と発言したかどうかを機械が理解できるようになります。
名前付きエンティティの認識
名前、場所、国などの名詞のインスタンスが複数ある場合、固有表現認識と呼ばれるプロセスが展開されます。これにより、メッセージまたはコマンド内のエンティティが識別および分類され、機械の理解に価値が加わります。
相互参照の解決
人間はコミュニケーション中に非常に創造的になることが多いため、比喩、直喩、句動詞、慣用句がいくつか存在します。これらから生じるすべてのあいまいさは、相互参照解決タスクによって明確にされ、これにより機械は文字通り雨が降ったり犬が降ったりするのではなく、降雨の強さを指すことを学習できるようになります。
自然言語の生成
このタスクには、データから人間のようなテキストを生成することが含まれます。これは、スラング、専門用語、地域などに合わせてカスタマイズされたテキストである可能性があります。
自然言語処理 (NLP) が重要な理由
コンピューターは非常に基本的なものです。彼らは人間の言語を理解できません。機械が人間と同じように考え、コミュニケーションできるようにするには、NLP が鍵となります。
このテクノロジーを通じて、システムがデータを批判的に分析し、言語、スラング、方言、文法の違い、ニュアンスなどの違いを理解できるようになります。
これは初歩的なものではありますが、豊富なトレーニング データを使用してモデルを改良することで結果が最適化され、企業が次のようなさまざまな目的にモデルを展開できるようになります。
- 社内データから重要な洞察を明らかにする
- 自動化を導入してワークフロー、コミュニケーション、プロセスを簡素化する
- エクスペリエンスのパーソナライゼーションとハイパーパーソナライゼーション
- アクセシビリティ機能を実装して、障害のある人々をコンピューティング エコシステムに参加させる
- 臨床腫瘍学、サプライチェーンにおけるフリート管理、自動運転車におけるデータ主導型の意思決定などのニッチ領域でのイノベーションを促進
ユースケース
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。
顧客サポートのための会話型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 / 機械翻訳
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。
データ編集 / 個人識別情報 (PII) 編集
NLP のより特殊な使用例の 1 つは、機密データの編集にあります。 NBFC、BFSI、ヘルスケアなどの業界では、保険フォーム、臨床試験、個人の健康記録などからの大量の機密データが保管されています。
NLP は、個人の名前、連絡先詳細、住所などの機密性の高いエントリ部分を識別してクラスタリングする、固有表現認識などの技術を通じてそのようなドメインに導入されます。このようなデータ ポイントは、要件に基づいて匿名化可能になります。
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。
ビジネスアナリティクス
ビジネス分析と NLP は、このテクノロジーを使用することで組織内に存在する膨大な量の非構造化データを理解できるようになり、まさに理想的な組み合わせです。このようなデータは、改善の範囲、市場調査、フィードバック分析、戦略的な再調整、または是正措置のための重要なビジネス上の洞察を明らかにするための情報として分析および視覚化されます。
その他の使用例としては、文法修正、感情分析、スパム検出、テキスト生成、音声認識、NER、品詞タグ付けなどが挙げられます。
[また読む： 機械学習モデルを強化するためのトップ NLP データセット]
NLPを活用する業界
看護師
NLP は、ヘルスケア業界に次のような有益なメリットを提供します。
- 医療記録からの洞察の抽出と非構造化データの分析
- 臨床意思決定支援システムを改善およびパーソナライズする
- チャットボットからの応答を最適化して、シームレスな患者ケア体験を実現
- 薬物有害反応を監視、予測、軽減し、ファーマコビジランス戦略などを実施します。
Fintech
フィンテックにおける NLP の意味はまったく異なり、次のような利点があります。
- シームレスな文書処理とオンボーディング
- リスク管理と不正行為検出を最適化する
- 融資のための個人の信用度の評価
- 契約期間や保険料などの観点から金融商品をパーソナライズ
メディアと広告
NLP はメディアや広告の専門家に創造的なひねりをもたらし、次のことを支援します。
- コンテンツのパーソナライゼーションと各国語コンテンツの配信
- ユーザーペルソナの正確な分析とターゲティング
- トレンド、トピック、話題の機会に関する会話に関する市場調査
- 広告コピーの開発と配置の最適化など
小売商
NLP は、以下を通じて小売業界の顧客と企業の両方にメリットを提供します。
- 正確なレコメンデーションエンジン
- 音声検索の最適化
- 位置情報を活用したサービスのご提案
- ロイヤルティ プログラム、初回ユーザー割引などのターゲットを絞った広告
製造業
インダストリー 4.0 は、以下を通じて NLP モデルを組み込むことで驚くほど補完されます。
- 自動化されたマシンの状態監視と欠陥検出
- リアルタイムのプロセス分析
- フリート管理を含む配送ルートとスケジュールの最適化
- 予測分析などによる労働者と職場の安全性の向上
NLP の未来を構想する
この分野ではすでに多くのことが起こっていますが、テクノロジー愛好家は、今後数年間でのこのテクノロジーの可能性にすでに興奮しています。 NLP の将来に関するあらゆる議論の中で、際立った存在の 1 つが Explainable NLP です。
説明可能なNLP
重要なビジネス上の意思決定や顧客エクスペリエンス戦略が NLP を活用した意思決定に基づいて決定されることが増えているため、結論や結果の背後にある理由を説明する責任も生じています。
これが Explainable NLP の目的であり、AI ソリューションに関する説明責任をさらに確保し、信頼を育み、AI 友愛の透明性のあるエコシステムを開発します。
Explainable NLP 以外にも、テクノロジーの将来には次のようなものが含まれます。
- 現地語の習得
- コンピュータービジョンやロボティクスなどの特殊テクノロジーとの統合
- 持続可能性、教育、気候変動などを含む世界的な懸念に対処するための NLP の使用
まとめ
NLP は、製品やサービスをより良く提供するための前進です。このような注目度と利点により、完璧なトレーニング方法論の需要も高まります。結果の正確な提供と改善がビジネスにとって重要になるため、アルゴリズムとモデルを改善するために必要なトレーニング データも不足しています。 偏見を規制し、緩和することも同様に最優先事項です。
ここで Shaip が登場し、モデルのトレーニング データを必要とする際のあらゆる懸念事項に対処できるようになります。倫理的かつオーダーメイドの方法論により、必要な形式でトレーニング データセットを提供します。 当社のサービスをご覧になり、当社についてさらに詳しくご覧ください.
よくある質問（FAQ）
1.自然言語処理（NLP）とは何ですか？
NLP は、コンピューターと人間の言語の相互作用に焦点を当てた AI の分野です。これにより、機械は人間の言語を理解、解釈、生成できるようになります。
2. NLP はどのように機能しますか?
NLP はアルゴリズムを使用して言語データを分析し、文章を単語、句、構文に分解して意味を抽出し、タスクを実行します。
3. NLP の利点は何ですか?
NLP は、人間と機械の間のコミュニケーションを改善し、チャットボットを通じて顧客サービスを強化し、大量のテキスト データを処理してデータ分析を支援します。
4. NLP が直面する課題は何ですか?
課題としては、言語の曖昧さ、文脈の理解、俗語や方言などの非標準言語の処理などがあります。
5. NLP のアプリケーションの例にはどのようなものがありますか?
例としては、Siri などの仮想アシスタント、感情分析ツール、Google 翻訳などの機械翻訳サービスなどが挙げられます。
6. NLP は医療でどのように使用されていますか?
ヘルスケアでは、NLP は医療記録の分析、文書化の自動化、患者データからの関連情報の抽出などのタスクに使用されます。
