自然言語処理とは何ですか?

自然言語処理 (NLP) とは何ですか?

自然言語処理 (NLP) は、コンピューターと人間 (自然) 言語の間の相互作用に焦点を当てた人工知能および計算言語学の分野です。 NLP には、コンピューターが人間の言語を意味のある有用な方法で理解、解釈、生成できるようにするアルゴリズムとモデルの開発が含まれます。

NLP は大きく次の 2 つのカテゴリに分類できます。

1. 自然言語理解 (NLU)
2. 自然言語生成 (NLG)

これらのプロセスでは、人間のコミュニケーションのニュアンス、コンテキスト、変動性に焦点を当てて、自然言語と人間の言語をコンピューター言語やプログラミング言語から区別します。

自然言語理解 (NLU)

自然言語理解は、AI がテキストや音声を理解する方法です。 コンピューターは本質的に何も理解できないため、「理解する」という言葉は少し誤解があります。 むしろ、人間にとって意味のある出力につながる方法で入力を処理できます。

言語を完全に説明するのは難しいことで知られています。 特定の言語の標準バージョンのすべての単語とルールをなんとか文書化できたとしても、方言、スラング、皮肉、文脈、およびこれらが時間の経過とともにどのように変化するかなど、複雑な問題が発生します。

ロジックベースのコーディング手法は、この複雑さに直面するとすぐに崩壊してしまいます。 何十年にもわたって、コンピューター科学者は、人々の発言をより正確に理解するために、AI がテキストを理解するための統計的手法を開発してきました。

自然言語生成 (NLG)

最近、コンピュータの言語作成能力がますます注目を集めています。 実際、生成 AI のテキスト部分は自然言語生成の一種です。

今日の NLG は、本質的には非常に洗練された推測ゲームです。 生成 AI モデルは文法規則を本質的に理解するのではなく、応答のコンテキストを考慮した確率モデルを通じて一度に 1 単語ずつテキストを吐き出します。 今日の大規模言語モデル (LLM) は非常に多くのテキストでトレーニングされているため、その出力は、場合によっては内容がずれている場合でも、通常は人間の良好な音声として認識されます。 (これについては後で詳しく説明します。)

自然言語処理はどのように機能するのでしょうか?

自然言語処理 (NLP) には、人間の言語を分析して理解するためのいくつかの手順が含まれます。 主なステージの内訳は次のとおりです。

字句解析

まず、入力はトークンと呼ばれる小さな部分に分割されます。 トークンは、個々の単語、単語の一部、または短いフレーズにすることができます。

たとえば、「cooked」は動詞の意味と時制を別々に捉えるために「cook」と「ed」という 2 つのトークンになる可能性がありますが、「hot Dog」は 2 つの単語が一緒になって別個の意味を持つため 1 つのトークンになる可能性があります。

構文解析

このステップでは、トークンの構造に焦点を当て、トークンを文法フレームワークに適合させます。

たとえば、「パットはみんなのためにホットドッグを作りました」という文では、モデルは「料理した」を過去形動詞、「ホットドッグ」を直接主語、「みんな」を間接主語として識別します。

意味解析

セマンティクスには、単語の意味を理解することが含まれます。 このプロセスは、特に単語やフレーズが異なって解釈される可能性がある場合に、モデルが話者の意図を認識するのに役立ちます。

例文では、間接主語が複数の人物を示しているため、パットがホットドッグを 1 つ調理した可能性は低く、モデルは「1 人につき 1 つのホットドッグ」という意味を理解することになります。

固有表現認識 (NER)

名前には言語内で特別な特性があります。 暗黙的または明示的にトレーニングされたかどうかにかかわらず、AI モデルは、ファストフード チェーンの名前から年間の月に至るまで、多くのカテゴリ内の長いリストを作成します。

NER は、コンテキストの理解を向上させるために、単一または複数のトークンからこれらを識別します。 「パット」の場合、注目すべきデータ ポイントの 1 つは、暗黙の性別が曖昧であることです。

NER のもう 1 つの側面は、翻訳エンジンが過度に熱心になることを避けるのに役立つことです。 日付や国名は翻訳する必要がありますが、人名や会社名は通常、翻訳すべきではありません。 （パットという名前は、開いた手で優しく叩くという意味で直訳すべきではありません。）

実践的な分析

このフェーズでは、単語の文字通りの意味に従うべきか、それとも慣用句、皮肉、その他の実際的な意味合いなどの要素があるかどうかを検討します。

例文の「everyone」は文字通り、世界中のすべての人を意味します。 しかし、一人で料理をするという状況を考えると、パットが 80 億枚のフランクを焼いて配っている可能性は非常に低いです。 代わりに、AI はこの単語を「特定のセット内のすべての人々」と解釈します。

談話の統合

この段階では、会話や文書全体に意味がどのように伝わるかを説明します。 次の文が「彼女は昼寝をした」である場合、モデルは「彼女」がパットのことであると判断し、再び話題になった場合に備えて性別の曖昧さを解消します。

自然言語処理の応用

NLP の主な応用例をいくつか示します。

テキスト処理

コンピューターが入力テキストを解釈するときは常に、NLP が機能します。 いくつかの具体的なアプリケーションには次のようなものがあります。

• 執筆支援: Grammarly などのツールは NLP を使用して、スペルチェック、文法の修正、口調の調整など、執筆に関するリアルタイムのフィードバックを提供します。 Grammarly が NLP をどのように使用するかについては、次のセクションで詳しく説明します。
• 感情分析: NLP を使用すると、コンピュータがテキストの背後にある感情の調子を評価できるようになります。 これは、企業が製品、ショー、サービスに対する顧客の感情を理解するのに役立ち、販売やエンゲージメントに影響を与える可能性があります。
• 検索エンジン:クエリの背後にある意味を分析することで、入力した内容が正確に含まれていない場合でも結果を表示できます。 これは、Google などの Web 検索や、ソーシャル メディアやショッピング サイトなどの他の種類の検索に当てはまります。
• オートコンプリート:あなたがすでに入力した内容と、他の人 (そしてあなた) が過去に入力した内容の大規模なデータベースを比較することで、NLP は次に何が来るかについて 1 つまたは複数の推測を提示できます。
• 分類: NLP のもう 1 つの一般的な用途は、さまざまな入力を分類することです。 たとえば、NLP は、企業の製品やサービスのどの側面がレビューで議論されているかを判断できます。

テキストの生成

NLP モデルは、与えられたテキストを理解すると、反応できるようになります。 多くの場合、出力もテキストになります。

• 書き換え: Grammarly などのツールはテキストを分析し、明瞭さ、トーン、スタイルの改善を提案します。 Grammarly は、対象読者に合わせてテキストの複雑さを調整したり、文脈のギャップを見つけたり、改善すべき領域を特定したりするために NLP も使用します。
• 要約:今日の世代 AI の最も魅力的な機能の 1 つは、会議の記録であれ、トレーニングで知ったトピックであれ、大きなテキストを本質までスリム化することです。 これは、短期記憶に多くの情報を保持する能力を利用して、より広い文脈を見てパターンを見つけることができます。
• ニュース記事: AI は、基本的な情報を取得して記事全体を作成するために使用されることがあります。 たとえば、野球の試合に関するさまざまな統計が与えられると、試合の流れやさまざまな選手のパフォーマンスをたどる物語を書くことができます。
• プロンプト エンジニアリング: AI のメタ使用では、NLP は別の AI に指示するプロンプトを生成できます。 たとえば、有料の ChatGPT アカウントを持っていて、画像の作成を依頼すると、テキストに追加の情報と指示が追加され、DALL-E 画像生成モデルに渡されます。

音声処理

話し言葉をテキストに変換すると、アクセント、背景雑音、音声の変化などの課題が生じます。 NLP は、コンテキスト情報と意味情報を使用して文字起こしをより正確にすることで、このプロセスを大幅に改善します。

• ライブ文字起こし: Zoom や Google Meet などのプラットフォームでは、NLP によりリアルタイムの文字起こしにより、進行中の音声の新しいコンテキストに基づいて過去のテキストを調整できます。また、音声を個別の単語に分割するのにも役立ちます。
• 自動音声応答 (IVR) システム:大企業の顧客サービス業務で通常使用される電話システムは、NLP を使用して、ユーザーが助けを求めていることを理解します。

言語翻訳

NLP は言語間のテキストの翻訳に不可欠であり、一般ユーザーとプロの翻訳者の両方にサービスを提供します。 いくつかの重要なポイントを次に示します。

• 日常的な使用: NLP は、正確な翻訳を提供することで、人々がさまざまな言語を使用して閲覧、チャット、学習、旅行するのに役立ちます。
• 専門的な使用:翻訳者は多くの場合、最初の草稿に機械翻訳を使用し、言語の専門知識を使って改良します。特化したプラットフォームは、医学や法律などの特定の分野で一貫した用語を維持するための翻訳メモリを提供します。
• 翻訳の精度の向上:完全な文や段落など、より多くのコンテキストを提供すると、NLP モデルが短いフレーズや単一の単語よりも正確な翻訳を生成するのに役立ちます。

NLP の簡単な歴史

NLP の歴史は、ルールベースのアプローチ、統計手法の時代、深層学習革命の 3 つの主な時代に分けることができます。 それぞれの時代がこの分野に大きな変化をもたらしました。

ルールベースのアプローチ（1950年代）

1950 年代に始まった最初の NLP プログラムは、ハードコーディングされたルールに基づいていました。 これらのプログラムは単純な文法にはうまく機能しましたが、言語全体の包括的なルールを構築するという課題がすぐに明らかになりました。 人間の言語は口調と文脈が複雑であるため、このアプローチは労力がかかり不十分なものでした。

統計的手法（1980年代）

1980 年代、コンピューター科学者は、統計的手法を使用して大規模なテキスト コーパス内のパターンを見つけるモデルの開発を開始しました。 このアプローチは、ルールではなく確率を活用して入力を評価し、出力を生成するもので、より正確で、柔軟で、実用的であることが証明されました。 30 年間、NLP の進歩は主に、処理能力とトレーニング データセットのサイズの段階的な改善によって推進されてきました。

ディープラーニング（2010年代半ば～現在）

2010 年代半ば以降、ディープラーニングは NLP に革命をもたらしました。 最新の深層学習技術により、コンピューターは驚くべき精度で人間の言語を理解し、生成し、翻訳できるようになり、特定のタスクでは人間のパフォーマンスを上回ることがよくあります。

この進歩は 2 つの大きな進歩によって推進されました。

1. 膨大なトレーニング データ:研究者は、インターネットによって生成された膨大なデータを活用しました。たとえば、GPT-4 のようなモデルは、100 万冊以上の書籍に相当するテキストでトレーニングされています。 同様に、Google 翻訳は、対訳コンテンツの膨大なコーパスに依存しています。
2. 高度なニューラル ネットワーク:新しいアプローチによりニューラル ネットワークが強化され、より大きな入力を総合的に評価できるようになりました。当初、リカレント ニューラル ネットワークと関連テクノロジは、文や短い段落を処理できました。 今日のトランスフォーマー アーキテクチャは、アテンションと呼ばれる技術を利用して、複数の段落、さらにはページ全体を処理できます。 この拡張されたコンテキストにより、人間の理解と同じように、意味を正しく理解できる可能性が高まります。

Grammarly は自然言語処理をどのように使用するか

Grammarly は、ルールベースのシステムと機械学習モデルを組み合わせて使用​​して、ライターを支援します。 ルールベースの方法では、スペルや文法など、より客観的なエラーに焦点を当てます。 トーンやスタイルなどの裁量タスクに関しては、機械学習モデルを使用します。 これら 2 つのタイプは、Gandalf と呼ばれるシステム (「合格できません」のように) と連携して動作し、ユーザーにどの提案を提示するかを決定することがよくあります。 Grammarly の分析言語学者であるアリス カイザー シャッツライン氏は、「ルールベースの評価は主に正しさの領域にありますが、モデルはより主観的なタイプの変更に使用される傾向があります。」と説明しています。

ユーザーからのフィードバックは、総計および個人の両方で、Grammarly のモデルを改善するための重要なデータ ソースを形成します。 同じく分析言語学者のグンナー・ルンド氏は、「人々が過去に何を受け入れたか、何を拒否したかに応じて、提案をパーソナライズします」と説明します。 このフィードバックは匿名化され、新機能の改良と開発に総合的に使用され、プライバシーを維持しながらツールがさまざまな書き方に適応できるようになります。

Grammarly の強みは、さまざまなプラットフォームにわたって高品質のサポートを即時に提供できることです。 Lund 氏は、製品インターフェイスは AI の力を利用できるようにする重要な部分であると述べています。「Grammarly はすぐにサポートを提供し、NLP を素早く使いやすい UI で提供します。」 このアクセシビリティと応答性は、英語で文章を書くすべての人、特に英語を母国語としない人にとって有益です。

次のステップはパーソナライゼーションです。これを超えると、ユーザーは提案を受け入れたり拒否したりします。 Kaiser-Schatzlein 氏は次のように述べています。「私たちの製品では、より文脈を意識し、ライターの個人的な好みや表現を反映した文章を生成したいと考えています。私たちは、言語がよりユーザーらしく聞こえるように取り組んでいます。」

編集者注: Grammarly はお客様のプライバシーを非常に重視しています。 ユーザーデータを保護するために、暗号化や安全なネットワーク構成などの厳格な対策を実装しています。 詳細については、当社のプライバシー ポリシーを参照してください。

業界のユースケース

NLP は、機械が人間の言語を理解して生成できるようにすることで、業界に革命をもたらしています。 ヘルスケア、法律サービス、小売、保険、顧客サービスにおける効率、正確性、ユーザー エクスペリエンスが向上します。 これらの分野における主な使用例をいくつか紹介します。

健康管理

文字起こしソフトウェアは、臨床医の各患者に対する限られた時間の効率と有効性を大幅に向上させることができます。 メモの入力に多くの時間を費やす代わりに、アプリを利用して患者との自然な会話を文字に起こすことができます。 NLP の別の層では、会話を要約し、症状、診断、治療計画などの関連情報を構造化できます。

法律上の

NLP ツールを使用すると、法的データベースで関連する判例法、法令、判例を検索できるため、時間を節約し、法的調査の精度を向上させることができます。 同様に、発見プロセスを強化し、人間が見逃してしまう可能性のある何千もの文書の中からパターンや詳細を見つけることができます。

小売り

販売者は感情分析に NLP を使用し、サイトやインターネット上の顧客のレビューやフィードバックを調べて傾向を特定します。 一部の小売業者は、多くの製品のさまざまな属性に対する消費者の反応を要約したこの分析を買い物客に公開し始めています。

保険

クレームには多くの場合、広範な文書が含まれます。 NLP は、警察の報告書、生涯にわたる医師の記録、その他多くの情報源から関連情報を抽出し、機械や人間がより迅速かつ正確に判断できるようにします。

顧客サービス

顧客サポートの提供には費用がかかり、企業は何十年もの間、スタッフが直接処理しなければならない入力量を減らすために、チャットボット、音声応答フォンツリー、その他の NLP ツールを導入してきました。 LLM と企業固有の微調整の両方を活用できる生成 AI により、LLM はさらに便利になりました。 今日の NLP ベースのボットは、多くの場合、顧客の質問のニュアンスを理解し、より具体的な回答を返し、さらには、顧客が表すブランドに合わせてカスタマイズされた口調で自分自身を表現することさえできます。

自然言語処理の利点

NLP には、私たちの日常生活やテクノロジーとの関わりを大幅に向上させる、次のような幅広い応用方法があります。

• データ全体の検索: Google から地元の図書館のカタログに至るまで、ほぼすべての検索エンジンは NLP を使用して、目的に合ったコンテンツを見つけます。 これがないと、結果は入力したものと正確に一致するものに限定されます。
• アクセシビリティ: NLP は、コンピューターが視覚障害者のために読み上げたり、聴覚障害者のために話し言葉を変換したりする方法の基礎です。
• 日常の翻訳:インスタント、無料、高品質の翻訳サービスにより、世界中の情報がよりアクセスしやすくなりました。 それは単なるテキストからテキストへの翻訳ではありません。視覚および音声の翻訳テクノロジを使用すると、言語の書き方がわからなくても、見たり聞いたりしたものを理解することができます。
• コミュニケーションの改善: Grammarly は、NLP によって文章の明瞭さがどのように向上するかを示す優れた例です。 Grammarly は、文脈に関連した提案を提供することで、ライターが意図した意味をよりよく伝える単語を選択できるようにします。 さらに、ライターがライターズブロックを経験している場合、Grammarly の AI 機能は、執筆を開始するためのプロンプトやアイデアを提供することで、執筆を開始するのに役立ちます。

自然言語処理の課題

NLP には多くの利点がありますが、次のような対処が必要な重要な課題もいくつかあります。

• バイアスと公平性: AI モデルは本質的に正しいか間違っているかを認識せず、トレーニング データには出力に影響を与える過去 (および現在の) バイアスが含まれることがよくあります。
• プライバシーとセキュリティ:チャットボットやその他の人工知能が個人情報を漏洩することが知られています。 NLP を使用すると、コンピューターによる機密データの処理とコンパイルが非常に簡単になります。 盗難や意図しない配布の危険性が高くなります。
• 完璧とは程遠い: NLP は、特に話し言葉の場合、誤解することがよくあります。 ほとんどの NLP システムでは、推測にどの程度自信があるのか​​が示されないため、正確さが重要な場合は、必ず知識のある人間に翻訳やトランスクリプトなどをレビューしてもらいます。
• ロングテール言語: NLP 研究の大部分は英語に関して行われており、残りの多くは言語内での分析ではなく、翻訳の文脈で行われています。 英語以外の NLP を改善するには、特に十分なトレーニング データを見つけるには、いくつかの障壁が存在します。
• ディープフェイクとその他の悪用:人間は文章を書き始めて以来、文書を改ざんしてきましたが、NLP の進歩により、偽のコンテンツを作成して検出を回避することがはるかに簡単になりました。 特に、偽物は個人のコンテキストや書き方に合わせて高度にカスタマイズできます。

自然言語処理の未来

AI の将来を予測することは難しいことで知られていますが、注目すべき方向性をいくつか紹介します。

• パーソナライゼーション:モデルは、ユーザーのコンテキスト、好み、ニーズをより深く理解するために、ユーザーに関する情報を集約します。 この取り組みの難しい点の 1 つは、プライバシー法と個人の好みを尊重することです。 データの安全性を確保するには、責任あるイノベーションと AI 開発に取り組んでいるツールのみを使用してください。
• 多言語:新しい技術は、翻訳を超えて、AI モデルが複数の言語にまたがってほぼ同等の習熟度で機能するのに役立ちます。
• マルチモダリティ:最新の AI イノベーションは、テキスト、ビデオ、オーディオ、画像にわたる複数の形式で入力を同時に受け取ることができます。 これは、画像やビデオについて話すことができ、モデルはメディアの文脈であなたが何を言っているかを理解することを意味します。
• エッジ処理の高速化:この場合の「エッジ」とは、クラウド内ではなくデバイスを指します。 新しいチップとソフトウェアにより、携帯電話やコンピュータはデータをサーバーに送受信することなく言語を処理できるようになります。 このローカル処理は高速かつ安全です。 Grammarly はこのエキサイティングな新しい道の一部であり、私たちのチームはすでに Google の Gemini Nano でデバイスレベルの AI 処理に取り組んでいます。

結論

要約すると、NLP は、コンピューターが人間の言語を理解して生成できるようにする、AI および計算言語学の重要かつ進歩している分野です。 NLP は、コンテキストや変動性などの複雑さに対処することで、テキスト処理、音声認識、翻訳、感情分析のアプリケーションを変革してきました。 偏見、プライバシー、正確さなどの課題はあるものの、NLP の将来はパーソナライゼーション、多言語機能、マルチモーダル処理の進歩が約束されており、テクノロジーやさまざまな業界への影響がさらに大きくなります。