【今から分かる】自然言語処理でできること９選！【衝撃簡単

【自然言語処理とは？】自然言語処理でできること９選！【衝撃簡単】

2024.03.27 2024.03.26

はじめに
おわりに

はじめに

ここでは、『自然言語処理とは？』、『自然言語処理でできること』について解説していきます。もし、この解説でAIをつくってみたいと感じたら、次回の記事にプログラミングの方法を載せているのでご自由にお使いください。

p.s.おまけとして、自然言語処理におけるメインタスクを４つ載せておきます。興味があったらどうぞ。

自然言語処理とは

自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）は、コンピュータが自然言語を理解し、処理する技術です

自然言語処理（NLP）の基本的な手法には、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析などがあります。
自然言語処理（NLP）の応用例としては、機械翻訳、文書分類、感情分析、質問応答システムなどがあります。これらの技術は、ビジネスや個人の生活において非常に役立ちます。

⇔対義語として人工言語があります。：

自然に発展した言語（自然言語）とは異なり、人間によって意図的に設計され、規則的に構築された言語。
プログラム言語などは人工言語の一つ

これが概要です。では、次に自然言語処理でできることを紹介していきます。

自然言語処理でできること：

機械翻訳: 自然言語処理を用いて、言語間の翻訳を行うことができます。例えば、英語から日本語への翻訳やその逆、さまざまな言語間の翻訳が可能です。
情報検索: 自然言語処理を用いて、大量のテキストデータから特定の情報を検索することができます。検索エンジンのようなシステムがこれに利用されます。
テキスト分類: 文章をカテゴリに分類することができます。例えば、スパムメールの検出やニュース記事の分類などがあります。
感情分析: テキストから感情や意見を抽出することができます。SNSの投稿や製品レビューの分析などに応用されます。
質問応答: 自然言語の質問に対して、適切な回答を生成することができます。例えば、仕事や旅行の計画の支援などに使われます。

【ワクワクする応用例】

会話エージェント: 人間と会話をするAIエージェントの開発。自然な対話が可能な仮想アシスタントやロボットが活用されます。
自動要約: 長い文章を要約して、重要な情報のみを抽出する自動要約システムの開発。情報の効率的な抽出や読解支援が期待されます。
文章生成: 文章や物語を自動生成するAIの開発。小説の執筆支援やクリエイティブなアプリケーションがあります。
音声認識: 音声をテキストに変換する音声認識システムの開発。音声アシスタントや自動字幕などに活用されます。

自然言語処理は非常に多岐にわたる応用があり、その技術の進歩により私たちの生活や仕事の多くの面で革新が起こることが期待されています。

では、次に自然言語処理の主なタスクを４つ紹介していきます。

形態素解析

形態素解析は、言語を分析するための重要な技術の一つです。言語は単語や句などの小さな部分に分割され、それぞれの部分が形態素と呼ばれます。形態素解析は、与えられた文章を形態素に分割し、それぞれの形態素の品詞や意味を判別する作業です。

例えば、日本語の文章「猫が魚を食べる」を形態素解析すると、次のようになります。

「猫」：名詞
「が」：助詞
「魚」：名詞
「を」：助詞
「食べる」：動詞

形態素解析は、機械翻訳や自然言語処理、検索エンジンなどの多くの言語処理アプリケーションで使用されています。例えば、検索エンジンでは、ユーザーが入力したキーワードを形態素に分割し、それに関連する情報を検索するために使用されます。

【形態素解析】

第一に、形態素解析を理解することで、言語の基本的な構成要素である形態素を正確に抽出する能力が身につきます。言語は単語や句などの形態素に分割され、それぞれの形態素が特定の意味を持っています。形態素解析を理解することで、文章を形態素に分割し、それぞれの形態素の品詞や意味を把握することができます。
次に、形態素解析を理解することで、言語処理の自動化や効率化が可能になります。形態素解析を行うことで、コンピュータが文章を自動的に解析し、その構造や意味を理解することができます。これにより、機械翻訳や情報検索などの言語処理タスクを効率的に実行することができます。
また、形態素解析を理解することで、言語の学習や教育に役立ちます。形態素解析を行うことで、言語の構造やルールを理解しやすくなり、言語学習や文法学習の支援になります。特に、外国語の学習者にとって、形態素解析は言語理解の基礎となる重要な概念です。

p.s.MeCabやJanomeというツールが有名

構文解析

構文解析は、言語の文の構造を理解するための重要なプロセスです。言語の文は、単語や句が特定のルールに従って組み合わされています。構文解析は、文の中の単語や句の関係性を調べ、文がどのように構成されているかを理解する作業です。

文章をパズルのピースに見立てることと似ています。構文解析は、そのパズルのピースを組み合わせて、意味の通った文を作るためのルールを見つける作業です。例えば、「猫が魚を食べる」という文では、「猫」と「魚」という名詞が主語と目的語として組み合わされ、「食べる」という動詞がその動作を示しています。構文解析は、このような文の構造を理解するための手段です。

【構文解析のメリット】

まず第一に、構文解析を理解することで、文章や文の構造を正確に理解する能力が向上します。言語は単語や句が特定のルールに従って組み合わされていますが、そのルールを理解することで、文章の構造や文の関係性を把握することができます。これにより、文章の意味や内容をより正確に理解することができます。
次に、構文解析を理解することで、自然言語処理のアプリケーションをより効果的に開発することができます。自然言語処理では、構文解析が文章を解析し、その構造や関係性を理解するための基本的な手法となっています。構文解析を理解することで、機械翻訳や質問応答システムなどのアプリケーションをより正確に開発し、より高度な処理を実現することができます。
また、構文解析を理解することで、文章の生成や編集の能力が向上します。構文解析を行うことで、文章の構造や文の関係性を理解し、より正確かつ自然な文章を生成することができます。これにより、文章の作成や編集をより効率的に行うことができます。

p.s.実装ツールとしてはCabocha,KNPなどがあります

意味解析

意味解析は、言語を理解し、その意味を抽出するプロセスです。言語は単語や文の組み合わせによって情報が伝達されますが、その情報を正確に理解するには、単語や文の意味を正しく解析する必要があります。意味解析は、文章の中に含まれる単語や句の意味を理解し、文全体の意味を把握するための手法です。

例えば、「猫が魚を食べる」という文において、意味解析は「猫」が食べる主体であり、「魚」が食べられる対象であることを理解します。そして、「食べる」という動詞が行われるアクションであることを把握します。これによって、文の意味が「猫が魚を食べる」という出来事であることが理解されます。

【意味解析のメリット】

まず第一に、意味解析を理解することで、コンピュータが言語をより正確に理解し、処理する能力が向上します。自然言語処理では、機械が人間の言語を理解し、それに基づいて様々なタスクを実行する必要があります。意味解析を行うことで、コンピュータが文章の意味や内容をより正確に把握し、機械翻訳や質問応答システムなどのアプリケーションをより効果的に実行することが可能になります。
また、意味解析を理解することで、情報検索や文書分類などのタスクをより効率的に行うことができます。意味解析を行うことで、コンピュータが文章の意味や内容を理解し、それに基づいて適切な情報を抽出したり、文書を分類したりすることができます。これにより、大量のテキストデータを処理する際に、より正確で効率的な処理が可能になります。
さらに、意味解析を理解することで、感情分析や意見マイニングなどのタスクを実行する上でもベネフィットがあります。意味解析を行うことで、文章に含まれる感情や意見を把握し、それを分析することができます。これにより、企業や政府などが社会の声や市場の動向を把握し、意思決定に役立てることが可能になります。

文脈解析

文脈解析は、言葉や文章を理解する際に、その文脈（周囲の状況や背景）を考慮することです。言葉や文章の意味は、その文脈によって大きく変わることがあります。文脈解析では、言葉や文章が使用される状況や周囲の文脈を把握し、その意味を正確に理解することを目指します。

例えば、「冷たい」という言葉は、空気や水、食べ物など、さまざまなものを指すことができます。しかし、文脈によってその意味が変わります。たとえば、「冷たい空気」と言った場合は、気温が低いことを指す場合がありますが、「冷たい態度」と言った場合は、感情的に冷淡な態度を指す場合があります。このように、文脈解析は言葉の意味を理解する際に、その言葉が使用される状況や背景を考慮する重要なプロセスです。

【文脈解析のメリット】

まず第一に、文脈解析を理解することで、言葉や文章の意味をより正確に理解する能力が向上します。言葉や文章の意味は、その文脈によって大きく変わることがあります。文脈解析を行うことで、言葉や文章が使用される状況や周囲の文脈を把握し、その意味を正確に理解することができます。これにより、自然言語処理システムがより正確な解析や推論を行うことができます。
次に、文脈解析を理解することで、文脈に応じた適切な応答や行動を取る能力が向上します。例えば、会話の中での言葉の意味や発言者の意図を理解することで、適切な返答を生成したり、適切な行動を取ることができます。これにより、自然言語処理システムがより自然な対話やコミュニケーションを行うことができます。
また、文脈解析を理解することで、情報検索や文書分類などのタスクをより効率的に行うことができます。文脈解析を行うことで、言葉や文章が使用される状況や周囲の文脈を把握し、それに基づいて適切な情報を抽出したり、文書を分類したりすることができます。これにより、大量のテキストデータを処理する際に、より正確で効率的な処理が可能になります。