自然言語処理
自然言語処理の概要
自然言語処理は、コンピューターシステムが人間の言語を把握し、解釈し、制御し、理解できるようにする人工知能 (AI) の一分野です。人間の言語を処理するために、機械学習とディープラーニングのモデルと連携した計算言語学を使用します。人間の言語は、ユーザーの意図/感情を理解するために、テキストや音声データで処理されます。
コンピュータープログラムを利用して、1つの言語から別の言語へテキストを翻訳し、リアルタイムでコマンドに応答し、大規模データボリュームを要約します。たとえば、企業では、メール、ソーシャルメディア、オーディオ/ビデオなどを通じて、コミュニケーションを行うために、テキストと音声形式を使用します。
NLPの重要性
- 情報の処理、評価、アーカイブ作成
- 顧客サービス向けのチャットボットを展開
- テキストの分類と抽出
自然言語処理は、人間の言語を解析するために、次の手法を活用します。
- 感情分析: 感情を認識するためにテキストを分析し、顧客の意見を理解します。
- 要約: 重要ポイントと情報を維持して、大量のテキストを圧縮します。
- キーワード抽出: SEO、データビジュアル化、分析用に重要なキーワードを特定し、抽出します。
- トークン化: 事前処理、セグメント化、言語処理用に、単語や文字をトークンというさらに小さい単位に分割します。
自然言語処理の仕組み
自然言語処理 (NLP) では、意味のあるテキスト、メッセージ、会話を把握および作成することでコンピューターが理解し応答できるよう、コンピューターアルゴリズムを使用した人間の言語の処理および分析が行われます。
自然言語処理のアルゴリズムは、人間の言語を把握し理解するために、多様なツールと手法を展開します。これらすべての手法は、指定テキストから特定の情報を抽出します。これらの手法には、トークン化、品詞のタグ付け、構文解析、固有表現認識、意味解析、言語生成があります。
トークン化はNLPの最初のステップで、テキストを、トークンという個別の単語やフレーズに分割します。テキストをトークンに分割することで、アルゴリズムは、テキストの構造とコンテキストの基本を把握し、処理と分析が簡単になります。単語トークンは、空白スペースで区切られ、文トークンはピリオドで区切られます。高レベルのトークン化はコロケーション (同時に現れる単語群) に対して使用します。たとえば、「fast food」があります。
品詞のタグ付けは、適切なラベルを各トークンに割り当て、文法カテゴリ (名詞、動詞、形容詞、代名詞、前置詞、接続詞など) を示します。これより分析用に、文の文法構造を理解できます。構文解析は、単語やフレーズ間の関係を把握するために、文の構造を分析します。文の主語、述語、目的語を特定し、アルゴリズムが文の意味を把握できるようにします。
さらに、NER (固有表現認識) では、名前、場所、組織などの名前付きエンティティを特定し、カテゴリに分類します。次から重要な情報を抽出し、情報抽出と感情分析を進めます。たとえば、「George teaches English」という文で、人物 (George) はサブジェクト (English) と意味カテゴリ「teaches」によって関連づけられます。
意味解析は、テキストの意味を理解し、関連情報を抽出するために、構文解析以上の処理を実行します。テキストを分析し、意図する目的を解釈します。最後の言語生成は、人間のような応答を作成し、前のステップから抽出したデータを使用して、わかりやすいテキストを生成することが含まれます。
NLPを利用できる分野
自然言語処理は、次のとおり、異なる業界にまたがって使用できます。
医療: NLPは、さらに正確なドキュメント作成の効率を高めるために、臨床記録、研究論文、患者データからの医療データを抽出し分析できます。診断や治療の推奨事項の作成をサポートするために、患者の症状や病歴を分析します。医療事務や請求処理などのタスクを自動化し、患者の症状や治療記録を分析することで、臨床判断を改善し、臨床研究の大規模医療データから価値のある有益な情報を抽出することも支援します。
ファイナンス: NLPは、金融ニュースの分析、アナリストレポート、アニュアルレポート、規制当局への提出書類など財務関連文書から情報を抽出するなど、有益な役割を果たします。疑わしいパターンがあるテキストデータを分析し、セキュリティ侵害と 不正行為を防ぐことができます。
NLPは、適法契約や金融契約から情報を抽出し、分析することで、リスク管理も支援できます。NLPを活用したチャットボットは、個人に合わせた金融アドバイザリサービスを提供し、銀行および金融セクターの顧客サポートプロセスを自動化できます。
eコマースおよび小売業: NLPは、顧客フィードバックやレビューの分析、製品に対するセンチメントの把握、製品サービスを向上する方法の発見に利用できます。また、NLPを活用して、顧客の好みやブラウズ履歴に基づいて、パーソナライズされた製品推奨情報を届けることもできます。NLPの支援により、企業は競合他社のプロセスや市場の傾向をモニターすることができます。
顧客サービス: NLPは、カスタマー・エクスペリエンスを改善し、運用を合理化できます。NLPを活用したチャットボットと仮想アシスタントは、顧客のクエリを理解し、関連応答を提供し、基本トランザクションを処理できます。NLPは、顧客の感情の有益な情報を獲得し、サービス品質を改良するために、顧客フィードバック、ソーシャルメディア記事、顧客サポートのインタラクションを分析することもできます。
マーケティングおよびアドバタイジング: NLPは、マーケティングキャンペーン、メールマーケティング、商品説明用のコンテンツ作成を自動化できます。評判を管理し、確かな顧客基盤を構築するためにソーシャルメディアチャネルでブランドの出現も追跡できます。
教育: 教育機関は課題や小論文を評価するためにNLPを使用でき、速やかなフィードバックを学習者に提供します。また、文法、発音、語彙を理解するための助けにもなります。
人事: 組織は、適切なスキルと資格を特定することにより、理想的な候補を選択するための、履歴書や求職の申し込みをスキャンするためにNLPを使用できます。また、フィードバック調査の評価にNLPを使用して、従業員の感情やエンゲージメントの把握に役立てることもできます。
政府機関および公共サービス: NLPは情報を引き出し、ポリシーのインパクトを評価し、意思決定を改善するために、行政文書や法務文書を分析します。
NLPを活用する方法
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