自然言語処理 (NLP) アルゴリズムの説明

人間の言語は、多くの頭字語、さまざまな意味、下位の意味、文法規則、文脈、スラング、その他多くの側面が含まれるため、機械にとって理解するのは困難です。

しかし、多くのビジネス プロセスと業務は機械を利用しており、機械と人間の間の対話が必要です。

そこで科学者たちは、機械による人間の言語の解読を支援し、機械による人間の言語の学習を容易にするテクノロジーを必要としていました。

自然言語処理または NLP アルゴリズムが登場したのはこのときです。これにより、コンピューター プログラムは、言葉が書き言葉であれ話し言葉であれ、さまざまな人間の言語を理解できるようになりました。

NLP では、言語を処理するためにさまざまなアルゴリズムが使用されます。そして、NLP アルゴリズムの導入により、このテクノロジーは非構造化データの合理化を支援する人工知能 (AI) の重要な部分になりました。

この記事では、NLP と、最も話題になっている NLP アルゴリズムのいくつかについて説明します。

さぁ、始めよう！

NLPとは何ですか?

自然言語プロセス (NLP) は、人間の言語とコンピューターの間の相互作用を扱うコンピューター サイエンス、言語学、および人工知能の分野です。これは、自然言語に関連する大量のデータを分析および処理できるようにマシンをプログラムするのに役立ちます。

言い換えれば、NLP は、人間の言語を理解、分析、解釈するために機械が利用する最新のテクノロジーまたはメカニズムです。これにより、機械は人間のテキストや話し言葉を理解できるようになります。 NLP を使用すると、開発者に代わって機械が翻訳、音声認識、要約、トピック分割、その他多くのタスクを実行できます。

最も優れている点は、NLP がいくつかのアルゴリズムを使用してすべての作業とタスクをリアルタイムで実行するため、効率が大幅に向上することです。これは、機械学習、深層学習、統計モデルと計算言語ルールベースのモデリングを融合するテクノロジーの 1 つです。

NLP アルゴリズムを使用すると、コンピューターはテキストや音声データを通じて人間の言語を処理し、さまざまな目的のためにその意味を解読できます。コンピューターの解釈能力は非常に進化しており、テキストの背後にある人間の感情や意図さえも理解できるようになりました。 NLP は、ユーザーが書いたり話したりしているときに、次に頭に浮かぶ単語や文章を予測することもできます。

このテクノロジーは何十年も前から存在しており、時間の経過とともに評価され、より優れたプロセス精度を実現してきました。 NLP のルーツは言語学の分野に関連しており、開発者がインターネット用の検索エンジンを作成するのにも役立ちました。時間の経過とともにテクノロジーが進歩するにつれて、NLP の使用も拡大しました。

今日、NLP は、金融、検索エンジン、ビジネス インテリジェンスからヘルスケアやロボット工学に至るまで、幅広い分野で応用されています。さらに、NLP は現代のシステムに深く浸透しています。音声操作 GPS、顧客サービス チャットボット、デジタル アシスタント、音声テキスト変換操作など、多くの一般的なアプリケーションに利用されています。

NLPはどのように機能するのでしょうか?

NLP は、さまざまな方法論を使用して複雑な人間の言語を機械に翻訳する動的なテクノロジーです。主に人工知能を利用して、書かれた言葉や話された言葉を処理して翻訳し、コンピューターが理解できるようにします。

人間がすべての入力を処理する脳を備えているのと同様に、コンピューターも入力を処理して理解可能な出力を生成するのに役立つ特殊なプログラムを利用します。 NLP は変換中に 2 つのフェーズで動作します。1 つはデータ処理で、もう 1 つはアルゴリズム開発です。

データ処理は最初のフェーズとして機能し、入力テキスト データが準備され、マシンが分析できるようにクリーニングされます。データは、入力テキスト内のすべての特徴を指摘し、コンピューター アルゴリズムに適したものにするような方法で処理されます。基本的に、データ処理段階では、機械が理解できる形式でデータを準備します。

このフェーズに関係するテクニックは次のとおりです。

• トークン化 : 入力テキストは、NLP での作業に適しているように小さな形式に分離されます。
• ストップ ワードの削除 : ストップ ワードの削除技術は、テキストからよく知られた単語をすべて削除し、すべての情報を最小限の状態で保持する形式に変換します。
• 見出し語化と語幹化 : 見出し語化と語幹化により、単語がそのルート構造にまで縮小され、機械が処理しやすくなります。
• 品詞タグ付け : このようにして、入力単語は名詞、形容詞、動詞に基づいてマーク付けされ、処理されます。

入力データが最初のフェーズを通過した後、次に、マシンは最終的にそれを処理できるアルゴリズムを開発します。前処理された単語の処理に使用されるすべての NLP アルゴリズムの中で、ルールベースおよび機械学習ベースのシステムが広く使用されています。

• ルールベースのシステム: ここで、システムは単語の最終処理に言語ルールを利用します。これは古いアルゴリズムですが、今でも大規模に使用されています。
• 機械学習ベースのシステム: これは、ニューラル ネットワーク、深層学習、機械学習を組み合わせて、単語を処理するための独自のルールを決定する高度なアルゴリズムです。統計的手法を利用しているため、学習データに基づいてアルゴリズムが単語の処理を決定し、変更を加えながら処理を進めます。

NLP アルゴリズムのカテゴリ

NLP アルゴリズムは、自然言語の処理中に使用される ML ベースのアルゴリズムまたは命令です。彼らは、機械が人間の言語を解釈できるようにするプロトコルとモデルの開発に取り組んでいます。

NLP アルゴリズムは、AI のアプローチと、AI に供給されたトレーニング データに応じてその形状を変更できます。これらのアルゴリズムの主な仕事は、さまざまな技術を利用して、混乱を招く入力や構造化されていない入力を、機械が学習できる知識豊富な情報に効率的に変換することです。

NLP アルゴリズムは、すべての手法に加えて、自然言語の原則を利用して、入力をマシンにとってより理解しやすくします。これらは、マシンが特定の入力のコンテキスト値を理解できるように支援する責任があります。そうしないと、マシンはリクエストを実行できなくなります。

NLP アルゴリズムは 3 つの異なるコア カテゴリに分類されており、AI モデルはデータ サイエンティストのアプローチに応じてカテゴリのいずれかを選択します。これらのカテゴリは次のとおりです。

#1. 記号アルゴリズム

シンボリック アルゴリズムは、NLP アルゴリズムのバックボーンの 1 つとして機能します。これらは、各入力テキストの意味を分析し、それを利用して異なる概念間の関係を確立する役割を果たします。

記号アルゴリズムは、記号を利用して知識と概念間の関係を表現します。これらのアルゴリズムはロジックを利用し、文脈に基づいて単語に意味を割り当てるため、高い精度を実現できます。

ナレッジ グラフは、入力言語の概念とそれらの概念間の関係を定義する際にも重要な役割を果たします。このアルゴリズムは、概念を適切に定義し、単語のコンテキストを簡単に理解できるため、XAI の構築に役立ちます。

ただし、シンボリック アルゴリズムでは、さまざまな制限があるため、一連のルールを拡張することが困難です。

#2. 統計アルゴリズム

統計アルゴリズムを使用すると、テキストを調べてそれぞれを理解し、意味を検索することで、機械の作業が容易になります。これは、入力テキストの配列のパターンと傾向を認識することにより、機械が人間の言語について学習するのに役立つため、非常に効率的な NLP アルゴリズムです。この分析は、機械が現在の単語の後にどの単語が書かれる可能性が高いかをリアルタイムで予測するのに役立ちます。

音声認識、感情分析、機械翻訳からテキスト提案に至るまで、統計アルゴリズムは多くのアプリケーションで使用されています。このツールが広く使用されている主な理由は、大規模なデータ セットを処理できることです。

さらに、統計アルゴリズムにより、段落内の 2 つの文の意味が類似しているかどうか、およびどちらを使用するかを検出できます。ただし、このアルゴリズムの大きな欠点は、部分的に複雑な特徴量エンジニアリングに依存していることです。

#3. ハイブリッドアルゴリズム

このタイプの NLP アルゴリズムは、記号アルゴリズムと統計アルゴリズムの両方の力を組み合わせて、効果的な結果を生み出します。主な利点と機能に焦点を当てることで、どちらのアプローチの最大の弱点も簡単に打ち消すことができ、これは高精度に不可欠です。

両方のアプローチを活用できる方法は数多くあります。

• 機械学習をサポートするシンボリック
• 機械学習をサポートするシンボリック
• シンボリック学習と機械学習を並行して動作させる

シンボリック アルゴリズムは、言語を自力で学習する労力を軽減する方法でモデルをトレーニングできるようにすることで、機械学習をサポートできます。機械学習はシンボリックな方法をサポートしていますが、ML モデルはシンボリックの初期ルール セットを作成し、データ サイエンティストが手動でルール セットを構築する手間を省くことができます。

ただし、記号学習と機械学習が連携すると、モデルが特定の一節を正しく理解できるため、より良い結果が得られます。

最高の NLP アルゴリズム

コンピューターが人間の言語をエミュレートして理解するのに役立つ NLP アルゴリズムが多数あります。使用できる最適な NLP アルゴリズムは次のとおりです。

#1. トピックモデリング

トピック モデリングは、統計的 NLP 技術を利用して大量のテキスト ドキュメントからテーマや主要なトピックを見つけるアルゴリズムの 1 つです。

基本的に、これはマシンが特定のテキスト セットを定義するために利用できる主題を見つけるのに役立ちます。テキスト文書の各コーパスには多数のトピックが含まれているため、このアルゴリズムは適切な手法を使用して、単語の語彙の特定のセットを評価することによって各トピックを見つけます。

潜在ディリクレ割り当ては、トピック モデリングに最適な手法を使用する場合によく使用される選択肢です。これは教師なし ML アルゴリズムであり、人間による注釈では不可能な大量のデータのアーカイブの蓄積と整理に役立ちます。

#2. テキストの要約

これは、アルゴリズムがテキストを簡潔に、しかも流暢な方法で要約する、非常に要求の厳しい NLP テクニックです。要約すると、各単語を確認することなくすべての貴重な情報を抽出できるため、プロセスが迅速になります。

要約は次の 2 つの方法で実行できます。

• 抽出ベースの要約: 元の文書を変更せずに、機械に文書から主要な単語とフレーズのみを抽出させます。
• 抽象化ベースの要約: このプロセスでは、すべての情報と意図を表すテキスト文書から新しい単語やフレーズが作成されます。

#3. 感情分析

これは、ユーザーからのテキストの背後にある意味や意図を機械が理解するのに役立つ NLP アルゴリズムです。これは企業が自社の製品やサービスについて顧客がどう考えているかを理解するのに役立つため、企業のさまざまな AI モデルで広く普及しており、使用されています。

AI モデルは、さまざまなプラットフォーム上で顧客のテキストまたは音声データの意図を理解することで、顧客の感情を伝え、それに応じたアプローチを支援します。

#4. キーワード抽出

キーワード抽出は、膨大なテキストベースのデータセットから多数の対象となる単語やフレーズを抽出するのに役立つもう 1 つの人気のある NLP アルゴリズムです。

TextRank、Term Frequency、RAKE などの一般的な名前を含む、さまざまなキーワード抽出アルゴリズムが利用可能です。アルゴリズムの中には余分な単語を使用するものもありますが、特定のテキストの内容に基づいてキーワードを抽出するのに役立つものもあります。

各キーワード抽出アルゴリズムは、独自の理論的かつ基本的な方法を利用しています。これは、実質的な非構造化データ セットからのコンテンツの保存、検索、取得に役立つため、多くの組織にとって有益です。

#5. ナレッジグラフ

最適な NLP アルゴリズムを選択する場合、多くの人がナレッジ グラフ アルゴリズムを検討します。これは、情報の保存にトリプルを利用する優れた技術です。

このアルゴリズムは基本的に、主語、述語、実体の 3 つを組み合わせたものです。ただし、ナレッジ グラフの作成は 1 つの手法に限定されません。代わりに、より効果的かつ詳細にするには、複数の NLP テクニックが必要です。この主題のアプローチは、非構造化テキストのヒープから順序付けられた情報を抽出するために使用されます。

#6. TF-IDF

TF-IDF は、大規模なコレクションに属する特定のドキュメントに対する単語の重要性を評価する際に重要な統計的 NLP アルゴリズムです。この手法には、次のような固有の値の乗算が含まれます。

• 用語の頻度: 用語の頻度の値は、特定の文書内で単語が出現する合計回数を示します。一般に、ストップ ワードは文書内で頻繁に使用されます。
• 逆文書頻度: 逆文書頻度では、文書に非常に固有の用語や、文書コーパス全体ではあまり出現しない単語が強調表示されます。

＃7。 ワードクラウド

Words Cloud は、データ視覚化のテクニックを含む独自の NLP アルゴリズムです。このアルゴリズムでは、重要な単語が強調表示され、表に表示されます。

文書内の重要な単語は大きな文字で印刷され、重要度の低い単語は小さなフォントで表示されます。場合によっては、それほど重要でないものは表にすら表示されません。

学習リソース

上記の情報とは別に、自然言語処理 (NLP) についてさらに詳しく知りたい場合は、次のコースや書籍を検討してください。

#1. データ サイエンス: Python による自然言語処理

Udemyによる このコースは、 学習者から高く評価されており、Lazy Programmer Inc.によって細心の注意を払って作成されています。NLPとNLPアルゴリズムについてすべてを教え、感情分析の書き方を教えます。このコースは合計 11 時間 52 分で、88 個の講義を受講できます。

#2. 自然言語処理: Python のトランスフォーマーを使用した NLP

Udemy のこの人気コースでは、トランスフォーマー モデルを使用した NLP について学ぶだけでなく、微調整されたトランスフォーマー モデルを作成するオプションも利用できます。このコースでは、11.5 時間のオンデマンド ビデオと 5 つの記事で NLP を完全にカバーします。さらに、ベクトル構築手法と NLP 用のテキスト データの前処理についても学びます。

#3. トランスフォーマーを使用した自然言語処理

この本は 2017 年に初めて出版され、データ サイエンティストやプログラマーが NLP について学ぶのを助けることを目的としていました。この本を読み始めると、多くの NLP タスク用のトランスフォーマー モデルを構築して最適化できるようになります。また、言語を超えた転移学習にトランスフォーマーを利用する方法についても学びます。

#4. 実践的な自然言語処理

著者らは本書を通じて、NLPの課題、問題点、解決アプローチについて解説してきました。この本では、さまざまな NLP アプリケーションの実装と評価についても説明します。

結論

NLP は、機械が人間の言語を理解して解釈できるようにする、現代の AI の世界に不可欠な部分です。 NLP アルゴリズムは、検索エンジンや IT から金融、マーケティングなどに至るまで、さまざまなアプリケーションに役立ちます。

上記の詳細とは別に、NLP の知識を高めるのに役立つ最高の NLP コースと書籍もリストしました。