自然言語処理(NLP)はコンピューターが人間の言語を理解し、解釈し、生成できるようにする上で重要な役割を果たし、急速に進化している分野です。VMO Japanによるこの完全ガイドで基本の概念、前処理技術、NLPタスク、および実際の活用例などNLPの包括的な概要を提供します。

NLPとは?

自然言語処理(NLP)とは人工知能(AI)および計算言語学のサブ分野であり、コンピューターが人間と同様の方法でテキストや話し言葉を分析し理解できるようにすることに焦点を当てています。NLP自然言語処理にはコンピューターが意味のある有用な方法で自然言語を分析し、解釈し、生成できるようにするアルゴリズム、モデル、および技術の開発が含まれます。言語関連のタスクに計算手法を適用することで、人間のコミュニケーションとコンピューターの理解の間のギャップを埋めることを目的としています。

NLPタスク

人間の言語には曖昧さが多くテキストや音声データの意味を正確に理解するソフトウェアを開発するのは困難です。同音異義語、同音異義語、皮肉、慣用句、比喩、文法の例外、および文構造の多様性は、自然言語駆動型アプリケーションを有効に機能させるためにプログラマーが対処しなければならない問題です。

この課題に解決するために、いくつかのNLPタスクを使用して人間のテキストと音声データを分解し、コンピューターが処理する情報の理解を容易にします。変換用一般的なNLPタスクを以下のように紹介します。

●    機械翻訳：テキストをある言語から別の言語に自動的に翻訳します。Google翻訳のような機械翻訳システムは、NLP技術に基づいて正確な翻訳を理解して生成します。このタスクには、言語の構文、文法、および言語間の意味論的な違いの処理が含まれます。

●    質問への回答：自然言語で提起された質問を理解し、適切な回答を提供します。質問応答システムは大規模なデータセットまたは知識ベースから情報を取得して、ユーザーのクエリに対処できます。チャットボット、仮想アシスタント、検索エンジンで使用されます。

●    自然言語生成：人間のようなテキストを自動的に生成します。チャットボットでの応答の生成、製品説明の作成、個人化された推奨事項の作成などのタスクが含まれます。自然言語の生成には言語モデリング、テキスト生成、および一貫性の最適化が含まれます。

●    語義の曖昧さ回避： 単語に複数の意味がある場合、その単語が出現する文脈に基づいてその単語の正しい意味を判断します。周囲の単語やフレーズを分析して、特定の文脈で最も適切な単語の意味を特定することが含まれます。

●    音声認識： 話し言葉を書き言葉に変換します。音声コマンドや音声クエリへの応答を必要とするアプリケーションには不可欠です。

●    品詞タグ付け： 単語に文法タグを割り当てて、文内での構文上の役割 (名詞、動詞、形容詞など)を決定します。

●    固有表現認識(NER)： 人、組織、場所、日付、その他の特定の実体の名前など、テキスト内の固有表現を識別および分類します。情報抽出、エンティティのリンク、ナレッジグラフの構築によく使用されます。

●    感情分析：テキストで表現された感情または感情の調子が肯定的、否定的、中立的であるかどうかを評価します。その目標は、テキストで表現されている主観的な性質を抽出して理解することです。

NLPの前処理テクニック

自然言語処理(NLP)の前処理技術は生のテキストデータをNLPタスクにより適した形式に変換するために使用されます。一般的な自然言語処理NLPの技術は下記の通りです。

トークン化

トークン化とはテキストを個々の単語、フレーズまたはトークンに分解するプロセスです。より深い処理のための基本単位を提供するため、NLP分析の基本的なステップです。空白に基づいてテキストを分割するという単純な方法もあれば、単語の埋め込みやサブワードのトークン化などの技術を使用したより高度な方法もあります。

ストップワードの削除

ストップワードとは言語内で一般的に出現する単語(「the」、「is」、「and」など)であり、特定の NLPタスクで重要な意味を持たないことがよくあります。ストップワードを削除すると、ノイズが軽減され、感情分析や情報検索などのテキスト処理タスクの効率が向上します。

小文字

すべてのテキストを小文字に変換すると、テキストデータを標準化できます。これにより、同じ単語の大文字小文字の違いによる問題を回避し、その後の分析での一貫性を確保できます。ただし、小文字変換は、固有表現認識など、大文字小文字に重要な情報が含まれるタスクには適さない場合があります。

ステミングとレマット化

ステミングとレマット化は、単語をその基本形または語根の形に減らすために使用されるテクニックです。ステミングには一般的な語尾を削除して単語の語幹を取得することが含まれます(たとえば、「running」から「run」へ)。一方、レマット化では、語彙と形態素解析を利用して、単語の基本形式(見出し語)を決定します (たとえば、「better」から「good」へ)。これらの手法は、関連する単語を統合し、語彙サイズを削減するのに役立ち、分析とモデリングを向上させることができます。

ノイズ削除

テキストデータには特殊文字、句読点、URL、またはHTMLタグの形式のノイズが含まれることがよくあります。このようなノイズを削除すると、NLP分析の品質と信頼性が向上します。正規表現、パターンマッチング、または特定のライブラリ関数などの手法を通じて実現できます。

スペルチェックと修正

テキストデータには単語のスペルが間違っている可能性があり、NLPタスクの精度に影響を与える可能性があります。スペルチェックおよび修正技術を使用して、エラーを特定して修正できます。多くの場合、言語辞書、音声アルゴリズム、または機械学習ベースのモデルを使用して、スペルミスの単語を提案または自動的に修正することが含まれます。

正規化

テキストの正規化には、テキストを標準化された形式に変換することが含まれます。短縮語の処理 (例：「can't」を「cannot」に変換)、発音記号の削除 (例：「café」を「cafe」に変換)、または数字を単語表現に変換 (例：「123」を「百二十三」に変換)することが含まれます。正規化によりテキストデータの一貫性と均一性が確保され、後続の分析タスクに役立ちます。

NLPプログラミング言語

NLPアプリケーションの導入や、NLPコース、ライブラリ、フレームワークの作業には、いくつかのプログラミング言語が一般的に使われています。NLPコミュニティで人気のあるプログラミング言語には、以下のようなものがあります。

●    Python：Pythonは、NLPの分野で最も広く使用されているプログラミング言語の1つです。 NLTK(Natural Language Toolkit)、spaCy、Gensim、Transformers(Hugging Face)などのライブラリとフレームワークの豊富なエコシステムがあります。そのシンプルさ、読みやすさ、豊富な NLP ツールキットにより人気の選択肢となっています。

●    Java：Javaは、特に企業レベルのアプリケーションで、NLPによく使用されるもう1つの言語です。さまざまなNLPタスク用に、Apache OpenNLPやStanford NLPなどの素晴らしいライブラリを提供できます。性能、拡張性、および既存のシステムとの互換性により、Javaは大規模なNLP展開に適しています。

●    R：Rは、統計学者やデータサイエンティストの間で人気のあるプログラミング言語です。 tm (Text Mining)やTidy Textなど、テキスト分析と処理のための広範な機能を提供するいくつかのNLPパッケージが含まれています。Rの統計機能と視覚化ツールは、NLP研究と探索的分析に適しています。

●    C++：C++ は、速度と効率が必要なNLPシステムの構築によく使用される高性能プログラミング言語です。TensorFlow、PyTorch、FastTextなどのライブラリは、NLP関連のタスク用のC++ APIを提供します。C++は、リソースを大量に使用するNLPアプリケーション、または既存のC++コードベースと統合する場合に推奨されます。

●    Scala：ScalaはJava 仮想マシン(JVM)上で実行され、オブジェクト指向と関数型プログラミングのパラダイムを組み合わせた言語です。大規模なNLPタスクにスケーラブルな分散処理機能を提供するApache Sparkなどのフレームワークのおかげで、NLP コミュニティで人気が高まっています。

NLPの活用例

自然言語処理(NLP)には、様々な業界や分野で多数の実用例があります。NLPが適用される一般的な例を見てみましょう。

機械翻訳

NLPにより、ある言語から別の言語へのテキストの自動翻訳が可能になります。Google翻訳のような機械翻訳システムはNLP モデルを利用してソース言語のテキストを理解し、正確な翻訳を生成し、コミュニケーションと言語を越えた情報アクセスを促進します。

カスタマーサポートとチャットボット

NLPにより、仮想アシスタントとチャットボットが顧客と対話し、顧客のクエリを理解し、適切な応答を提供できるようになります。このAIを活用したシステムはカスタマーサポートの問い合わせに対応し、情報検索を支援し、日常業務を自動化できます。

音声アシスタントと音声認識

NLPを使用するとSiri、Googleアシスタント、Amazon Alexaなどの音声アシスタントが話し言葉を理解し、音声コマンドに基づいてタスクを実行できるようになります。NLPアルゴリズムは、音声認識、自然言語理解、および適切な応答の生成に使用されます。

テキストの生成とコンテンツの作成

NLPモデルは、ニュース記事、製品説明、個人化された推奨事項、さらには創造的な文章など人間のようなテキストを生成できます。コンテンツ生成、コンテンツマーケティング、および個人化されたユーザー体験に使用されています。

感情分析

感情分析はテキスト内で表現された感情や意見を判断するNLPの一般的な活用例です。テキストで表現された感情が肯定的、否定的、中立的であるかどうかを判断するのに役立ちます。ソーシャルメディアの監視、市場調査、ブランド管理、顧客フィードバック分析に使用されています。

ヘルスケアと医療テキスト分析

医療記録、臨床記録、研究論文から関連情報を抽出するためにヘルスケアに適用されています。NLPの診断は、疾患の分類、有害事象の検出、医療コーディング、臨床意思決定のサポートなどのタスクに役立ちます。

結論

自然言語処理は言語に基づいたデータや技術と対話方法に革命をもたらしました。その応用範囲の広さと、人間と機械の橋渡しをする能力によって、技術との関わり方に革命をもたらし、膨大な量のテキストデータから価値ある洞察を発揮する態勢を整えています。