自然言語処理の概要

自然言語処理 (NLP) は、人間の言語または人間の言語に類似した言語で書かれ、話し、編成されたデータを処理するように設計された機械分野です。これは、言語を理解するためにコンピューターサイエンスの原理を使用する計算言語学に由来しています。ただし、NLP は単なる理論的枠組みの開発ではなく、特定のタスクを達成するための技術を開発することを目的とした工学分野です。 NLP は音声認識に適用されることが多く、話し言葉を単語に、音をテキストに、またはその逆に変換することに重点を置いています。ほとんどの NLP タスクには、コンピュータが受け取った情報を理解できるように人間のテキストや音声データを翻訳することが含まれます。 NLP は 2 つの分野に細分化できます:

1) 自然言語理解 (NLU) 特定のテキストの背後にある意味を理解するには、意味分析が必要です。

#2) 機械生成テキストに焦点を当てた自然言語生成 (NLG)。

1. 自然言語処理会社

NLP 会社は、NLP テクノロジーに焦点を当てています。機械が人間の言語を理解し、分析し、生成できるようにする計算アルゴリズムと言語モデル。これらの企業は、このテクノロジーを活用して、音声認識、感情分析、言語翻訳、チャットボット、テキスト分析などのさまざまな言語関連機能を提供するソフトウェア アプリケーション、ツール、およびサービスを作成しています。 NLP 企業は、NLP の専門家、言語学者、ソフトウェア エンジニアを雇用して、NLP のアルゴリズムとモデルを開発および改善しています。これらの企業が提供するサービスは、ヘルスケア、金融、顧客サービス、マーケティングなどのさまざまな業界で展開されています。社会正義、気候変動、教育などの分野における現実世界の問題を解決する際にも、その使用が加速しています。

2. 自然言語処理テクノロジー

音声認識または音声テキスト変換は、話し言葉を書き言葉に変換するテクノロジーです。このアプリは、音声コマンドを受け入れたり、音声による質問に答えたりする場合に非常に重要です。ただし、音声認識は人々の話し方に対処する必要があるため、いくつかの課題に直面しています。早口で話すこと、単語を混ぜること、強弱やイントネーションを変えること、間違った文法を使用することはすべて、音声認識のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。したがって、これらの問題を解決するには音声認識技術の開発が重要です。

2. 品詞のマーキング: これは文法マーキングとも呼ばれます。これには、使用法と文脈に基づいて、特定の単語またはテキストの言説を識別することが含まれます。たとえば、「紙飛行機を作ることができます」という文では、談話タグは「作る」という単語を動詞として識別するのに役立ちますが、「どのメーカーの車を所有していますか?」という文では、談話タグは単語を名詞として認識するのに役立ちます。

3. 単語の意味の曖昧さの解消とは、意味分析を通じて、特定の文脈における単語の最も適切な意味を決定することです。これは、最も意味のある言葉を選択するのに役立ちます。

固有表現認識: 場所としての「ケンタッキー」や女性の名前としての「シータ」など、単語やフレーズを実体として認識します。

共参照分析とは、特定の代名詞「彼」によって参照される人や物を見つけるなど、同じエンティティを暗示する単語を識別することを指します。また、「クマ」が動物ではなく人を指していると解釈するなど、テキスト内の比喩や慣用句の意味を特定することも含まれます。

6. 感情分析: その目的は、態度、感情、皮肉、混乱、疑惑などを含む主観的な性質をテキストから抽出することです。

7. 自然言語生成: 構造化情報を人間の言語に変換することが含まれます。

NLP には明るい未来があり、継続的な進歩と革新の余地がまだあります。その将来を形作る主要なトレンドと発展を以下に示します。

1. 強化された言語モデル: GPT-3 のような NLP モデルは優れた機能を示していますが、将来的には人間の微妙なニュアンスをよりよく理解できる、より強力なモデルが登場することを間違いなく期待しています。言語を使用し、流暢で意味的に自然なテキストを生成します。

2. マルチモーダル NLP: このテクノロジーは画像やビデオなどの他のモダリティを含むように常に拡張されており、マシンがさまざまな形式のコンテンツを理解して生成できるようになります。

3. パーソナライズされた言語モデル: 生成されるデータの量が増加し続けるにつれて、NLP モデルは個人の好みやニーズに基づいてコンテンツをパーソナライズできるようになります。

4. 言語翻訳の強化: より正確でコンテキストを認識した翻訳モデルが開発されるにつれて、言語翻訳は引き続き改善されます。

NLP は、さまざまな形で世界に大きな影響を与えることができます。しかし、NLP は多くの論争にも直面しており、これらの論争を理解することも責任ある実践者の重要な責任です。したがって、上で共有した洞察から、NLP には明るい未来があり、今後数年間でこのテクノロジーのより革新的なアプリケーションが見られることが期待できることは明らかです。

#元のタイトル:

自然言語処理の概要原作者:

Rayan Potter

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