自然言語処理とは｜なぜ重要でどのように機能するのか
自然言語処理（NLP）とは、機械が人間の言葉を解析して解釈する能力のことです。翻訳ソフト、チャットボット、検索エンジン、音声アシスタント、文法修正ソフト、ソーシャルメディア監視ツールなど、私たちが日常的に使っているツールの中核を成しています。
本記事では、自然言語処理とは何か、その利点、課題、およびビジネスにおける最も人気のあるNLPアプリケーションについてご紹介します。
1.自然言語処理とは?
自然言語処理（NLP）とは、人間の話し言葉や書き言葉を理解するコンピュータプログラムの能力で、AI（人工知能）の構成要素です。
NLPは50年以上前から存在し、そのルーツは言語学の分野にあります。医療研究、検索エンジン、ビジネスインテリジェンスなど、多くの分野で幅広い実世界のアプリケーションがあります。
2. 自然言語処理の仕組みとは
自然言語処理は、人間と同じようにコンピューターが自然言語を解釈することを可能にします。言語が話し言葉であれ書き言葉であれ、自然言語処理はAIを使って実世界の情報を取り込み、処理します。コンピューターには、人と同じように、聞くための耳、見るための目、音をとらえるためのマイクなど、さまざまなセンサーがあります。そして、人間がその情報を処理するための脳を持つように、コンピューターもそれぞれの入力を処理するためのプログラムを持っています。その過程のある時点で、入力はコンピューターが読んで理解できるコードに変換されます。
自然言語処理は、大きく分けて「データの前処理」と「アルゴリズム開発」の2つのフェーズに分けられます。
データの前処理は、機械が分析できるようにテキストデータを準備し、「クリーニング」することです。前処理は、データを作業しやすい形に整え、アルゴリズムが作業できるようにテキスト内の特徴を強調します。前処理には、次のようなさまざまな方法があります。
- トークン化：テキストを作業するための小さな単位に分割することです。
- ストップワード除去：テキストから一般的な用語を削除し、テキストに関する最も多くの情報を提供するユニークな単語だけを残すことです。
- レンマタイゼーションとステミング：単語を処理するために、その語根の形に還元することです。
- 品詞のタグ付け：名詞、動詞、形容詞などの品詞によって、単語にマークをつけることです。
データの前処理が終わると、そのデータを処理するためのアルゴリズムが作られます。自然言語処理アルゴリズムは数多くの種類がありますが、最も一般的なものは次の2つです。
- ルールベースシステム：慎重に設計された言語ルールを用いるシステムのことです。この方式は、自然言語処理の発展の初期から使用され、現在でも使用されています。
- 機械学習ベースのシステム：機械学習アルゴリズムは、統計的な手法を用います。与えられた学習データに基づいてタスクを学習し、より多くのデータを処理することでその方法を適応させていきます。自然言語処理アルゴリズムは、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークを組み合わせて、処理と学習を繰り返すことで、自身のルールを徐々に洗練していきます。
3.自然言語処理の機能とは
自然言語処理アルゴリズムは、主に次のような機能を担っています。
- テキストの分類：テキストにタグを付加して分類します。これは、自然言語処理アルゴリズムがテキストの根底にある感情（センチメント）を判断するのを手助けする、センチメント分析に便利です。例えば、ブランドAがX 個のテキストで言及されている場合、アルゴリズムでは、それらの言及のうちいくつが肯定的で、いくつが否定的かを評価することができます。また、意図の検出にも有効で、テキストに基づいて話し手や書き手が何を行うかを予測するのに役立ちます。
- テキスト抽出：これは、テキストを自動的に要約し、重要な部分のみ抽出することです。例えば、キーワード抽出は、テキストから最も重要な用語を抽出し、検索エンジン最適化に役立ちます。自然言語処理でこれを行うには、ある程度のプログラミングが必要で、完全に自動化できるわけではありません。しかし、このプロセスの大部分を自動化する簡単なキーワード抽出ツールがいくつかあります。ユーザーはプログラム内でパラメータを設定するだけです。例えば、テキスト中で最も頻繁に使われる単語を抽出するようなツールやテキストから人名や地名などの実体を抽出する実体認識と呼ばれるツールがあります。
- 機械翻訳：日本語などのある言語から英語などの別の言語へ、人の手を介さずにコンピューターが翻訳するプロセスです。
- 自然言語生成：自然言語処理アルゴリズムを用いて非構造化データを解析し、そのデータをもとに信憑性のあるコンテンツを自動生成することです。
上記のような機能は、実際のアプリケーションで、以下のように数多く使われています。
- 顧客フィードバック分析 – AIがソーシャルメディアのレビューを分析するツール
- カスタマーサービスの自動化 – カスタマーサービスの電話の向こう側にいる音声アシスタントが、音声認識を使ってお客様の言葉を理解し、適切な電話対応をするツール
- 自動翻訳 – Google 翻訳、Translate Me、Bing Translator などのツール
- 医療記録の分析と分類 – AI が洞察を使用して病気を検出し、予防するツール
- 剽窃の検出や校正に使用されるワードプロセッサー – Microsoft WordやGrammarlyなどのツール
- 株価予測や金融取引の洞察-市場の履歴や企業の業績について包括的にまとめた10-KなどをAIで分析するツール；
4.自然言語処理の利点と課題
利点
自然言語処理（NLP）の最大の利点は、人間とコンピューターのコミュニケーション方法を改善することです。コンピューターを操作する最も直接的な方法は、コンピューターの言語であるコードを通じて行うことです。コンピューターが人間の言葉を理解できるようになれば、人間にとってコンピューターとの対話はより直感的なものになります。
その他にも、以下のようなメリットがあります。
- ドキュメントの正確性と効率性の向上
- 複雑の文章から自動的に読みやすい要約文を作成する機能
- Alexaのようなパーソナルアシスタントが、話し言葉を理解するのに役立つ
- 顧客サポートにおけるチャットボットの利用
- センチメント分析
- 膨大なデータから高度なインサイトの取得
課題
自然言語処理にはさまざまな課題がありますが、そのほとんどは、自然言語が常に進化し続けているがために常にどこか曖昧であるという事実に要約されます。それらは以下の通りです。
- 正確さ：コンピューターは従来、正確で曖昧さのない高度に構造化されたプログラミング言語、あるいは限られた数の明確に発音される音声コマンドによって、人間がコンピューターに「話しかける」ことを必要としてきました。しかし、人間の会話は必ずしも正確ではなく、曖昧であることが多く、言語構造もスラングや地域の方言、社会的背景など、多くの複雑な変数に左右されることがあります。
- 声のトーンや抑揚：自然言語処理は、まだ完璧なものではありません。例えば、意味解析はまだ困難な場合があります。また、言葉の抽象的な使い方は、プログラムにとって理解するのが難しいものです。例えば、自然言語処理では、皮肉はなかなか拾えません。このような話題は、通常、会話で使われている言葉やその文脈を理解する必要があります。
別の例として、話者がどの単語または音節に強調を置くかによって、文の意味が変わることがあります。NLPのアルゴリズムは、音声認識を行う際に、人の声の微妙な、しかし重要であるトーンの変化を見逃すことがあります。また、アクセントの違いによって声のトーンや抑揚が異なることもあり、アルゴリズムが解析する上で困難な場合があります。
- 言語の使用法の進化：自然言語処理は、言語とその使用方法が常に進化しているという事実にも挑戦しています。 言語にはルールがありますが、そのルールは常に変化しています。今、有効な計算ルールも、現実の言語が進化すれば、時代遅れになる可能性があります。
結論
自然言語処理は、機械学習により、テキストや音声の意味を理解し、翻訳、要約、分類、抽出などの自動タスクを実行します。
一昔前までは、コンピューターが人間の言葉を理解するのは不可能だと思われていました。
しかし、言語学、コンピュータサイエンス、機械学習などの研究開発により、比較的短期間のうちに、自然言語処理技術はAIの中で最も有望で急成長している分野のひとつとなっています。今後もますます私たちの周りにあるプロダクトやサービスに組み込まれていくことでしょう。
