現代社会において、人工知能（AI）の応用技術がますます注目されています。その中でも、「自然言語処理（NLP）」は、人間の言語をコンピュータに理解させ、自然な対話を実現する技術です。
例えば、音声アシスタントや機械翻訳など、私たちが日常的に利用しているアプリやサービスには、NLPの技術が必要不可欠です。本記事では、NLPの基本的な仕組みや、その応用例、そして今後の展望について解説します。
自然言語処理とは？
自然言語処理とは、人間が日常的に使用する自然言語（言葉）を、コンピュータに理解させ、処理する技術のことを指します。これには、言語の解析、理解、生成などの処理が含まれます。自然言語には、文法や表現方法に多様性があり、その特徴を解析し、機械学習を用いて学習することで、人間の言葉を処理することができます。
自然言語処理の応用例
自然言語処理の応用例は非常に多岐にわたります。例えば、音声アシスタントや機械翻訳などの人工知能アプリケーション、自然言語による顧客サポート、メールやチャットボットの自動返信など、ビジネス領域での活用が広がっています。
また、医療分野では、医療記録の自動作成や病歴の解析、治療方針のアドバイスなどがNLPの技術を応用しています。その他、教育、法律、メディア、芸術など、様々な分野での利用が期待されています。
自然言語処理の応用事例
自然言語処理の応用事例は多岐に渡ります。ここでは代表的な事例を紹介します。
検索エンジン
自然言語処理技術を利用する代表的な応用事例の1つが検索エンジンです。検索エンジンは、ユーザーが入力したキーワードに対して、その意図を正しく理解し、関連するWebページを返すことで、情報検索の手間を省きます。
検索エンジンの自然言語処理技術は、キーワードの類似度や文脈の解析、単語の出現頻度などを分析して、最も関連性の高いWebページを選択することで実現されています。
自然言語生成
自然言語処理技術を利用したもう1つの応用事例が、自然言語生成です。自然言語生成は、機械が自然言語で文章を生成する技術で、会話システムや要約システムなどに応用されます。
自然言語生成の実現には、文章の意味を理解し、適切な表現方法を選択する技術が必要です。最近では、深層学習を用いた自然言語処理技術の発展により、より自然な文章を生成することが可能になっています。
機械翻訳
自然言語処理技術を利用した応用事例の中でも、機械翻訳は最もポピュラーなものの1つです。機械翻訳は、人間が書いた文章を自動的に別の言語に翻訳する技術です。
機械翻訳は、入力された文書を解析して、単語や文法構造を理解し、翻訳先の言語に変換することで実現されます。ただし、翻訳の精度にはまだ課題が残されており、自然言語処理技術の発展により改善が期待されています。
自然言語処理のデータ収集と前処理について
次に、自然言語処理に必要なデータ収集と前処理について説明します。自然言語処理では、テキストデータを扱うことが多いため、まずはデータを収集します。データの収集方法は、WebスクレイピングやAPIを利用するなど、様々な方法があります。
また、収集したデータには、不要な情報や重複した情報が含まれる場合があります。そのため、前処理として、データのクレンジングや正規化、トークン化などを行い、必要な情報のみを取り出します。
自然言語処理の5つの手法
最後に、自然言語処理の手法について説明します。
自然言語処理には、大きく分けて以下のような手法があります。
- 形態素解析
テキストを形態素に分解し、品詞や活用形などの情報を付与する手法。 - 構文解析
テキストの文法的な構造を解析し、主語や述語などの情報を抽出する手法。 - 情報抽出
テキストから、特定の情報を抽出する手法。例えば、人名や住所などの情報を抽出することができます。 - 文書分類
テキストを与えられたカテゴリに分類する手法。例えば、ニュース記事をスポーツ、政治、経済などのカテゴリに分類することができます。 - 言語生成
自然言語を生成する手法。例えば、文章を自動生成することができます。
これらの手法を組み合わせることで、自然言語処理の精度を向上させることができます。
まとめ
自然言語処理は、テキストデータから意味を理解し、その情報を利用するための技術です。日常生活で使用される自然言語をコンピュータが処理することで、多くのビジネスや社会問題の解決に役立てることができます。
データ収集・前処理から、自然言語処理の手法まで、自然言語処理に必要な知識について、概要を解説しました。
1992年生まれ。SOUNE INC 創設。システム開発会社でコーディングやWordPressのカスタマイズを学び、2018年フリーランスに。これまで200サイト以上の制作実績。日々専門知識を深め、絶え間ない進歩を続けます。