自然言語処理 (NLP) とは何ですか?

企業は、自然言語処理を次のようないくつかの自動タスクに使用しています:

• サイズの大きい文書を処理、分析、アーカイブします。
• 顧客からのフィードバックやコールセンターの録音を分析する
• 自動化されたカスタマーサービスのためにチャットボットを実行する
• 誰が、何を、いつ、どこで、の質問に回答する
• テキストを分類および抽出する

企業は自然言語処理 (NLP) ソフトウェアとツールを使用して、オペレーションを効率的かつ正確に簡素化、自動化、合理化します。ユースケースの例をいくつか以下に示します。

機密データのマスキング

保険、法律、ヘルスケア分野の企業は、医療記録、財務データ、個人データなどの大量の機密文書を処理、分類、検索しています。手動による確認に代えて、企業は NLP テクノロジーを利用して個人を特定できる情報をマスキングし、機密データを保護します。例えば、Chisel AI は、保険会社が Amazon Comprehend を使用して、保険証券番号、有効期限、その他の顧客の個人的な属性を非構造化ドキュメントから抽出するのをサポートします。

カスタマーエンゲージメント

NLP テクノロジーにより、チャットや音声ボットが顧客と会話するときに、より人間らしく応答します。企業はチャットボットを使用して、運用コストを最小限に抑えながら、カスタマーサービスの機能と質を強化しています。チャットボットソフトウェアを構築する PubNub は、Amazon Comprehend を使用して、ローカライズされたチャット機能を世界中の顧客のために導入しています。T-Mobile は NLP を使用して、顧客のテキストメッセージ内の特定のキーワードを識別し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供します。オクラホマ州立大学は、機械学習テクノロジーを利用して学生の質問に回答する質疑応答チャットボットソリューションをデプロイしています。

ビジネス分析

マーケティング担当者は、Amazon Comprehend や Amazon Lex などの NLP ツールを使用して、顧客が会社の製品やサービスに対して何を感じているかについて、根拠のある認識を得ることができます。特定のフレーズをスキャンすることにより、書面のフィードバックに含まれる顧客の気分や感情を測定できます。例えば、Success KPI は、企業が感情分析において目的の領域に集中し、コンタクトセンターが通話分析から実用的なインサイトを引き出すのに役立つ自然言語処理ソリューションを提供します。

自然言語処理 (NLP) 手法、または NLP タスクは、人間のテキストまたは音声を、コンピュータプログラムが簡単に理解できる小さな部分に分割します。NLP の一般的なテキスト処理および分析機能を以下に示します。

品詞のタグ付け

これは、NLP ソフトウェアが、名詞、動詞、形容詞、副詞などの文脈上の使用法に従って、文中の個々の単語にタグを付けるプロセスです。これは、単語が相互に有意義な関係を形成している方法をコンピュータが理解するのに役立ちます。

語義の曖昧性の解消

いくつかの単語は、異なるシナリオで使用される場合、異なる意味を持つ場合があります。例えば、「bat」という単語は、次の文では異なる意味を持ちます:

• 「A bat is a nocturnal creature.」(コウモリは夜行性の生き物です。)
• 「Baseball players use a bat to hit the ball.」(野球選手はバットを使ってボールを打ちます。)

語義の曖昧さ回避により、NLP ソフトウェアは、言語モデルをトレーニングするか、辞書の定義を参照することによって、単語の意図された意味を識別します。

音声認識

音声認識は、音声データをテキストに変換します。このプロセスは、単語を小さな部分に分割し、日常会話におけるアクセント、不明瞭な発音、イントネーション、不適切な文法の用法を理解することを伴います。音声認識の主な用途は文字起こしです。これは、Amazon Transcribe などの音声テキスト変換サービスを使用して実行できます。

機械翻訳

機械翻訳ソフトウェアは、自然言語処理を使用して、文脈上の正確さを保ちながら、テキストまたは音声をある言語から別の言語に変換します。機械翻訳をサポートする AWS のサービスは Amazon Translate です。

名前付きエンティティ認識

このプロセスでは、人、場所、イベント、会社などの一意の名前が識別されます。NLP ソフトウェアは、名前付きエンティティ認識を使用して、文中の異なるエンティティ間の関係を識別します。

次の例を考えてみましょう。「Jane went on a vacation to France, and she indulged herself in the local cuisine.」(ジェーンは休暇でフランスに行き、地元の料理にふけりました)

NLP ソフトウェアは、「Jane」と「France」を文中の特別なエンティティとして識別します。これは、同じエンティティを説明するために異なる単語が使用されているかどうかを判断する相互参照解決によってさらに拡張できます。上記の例では、「Jane」と「she」(彼女) は両方とも同じ人を指していました。

感情分析

感情分析は、テキストデータによって伝達される感情を解釈するための人工知能ベースのアプローチです。NLP ソフトウェアは、不満、幸福、疑い、後悔、その他の隠れた感情を示す語句を探すために、テキストを分析します。

通常、NLP の実装は、クラウドデータウェアハウス、アンケート、E メール、または内部ビジネスプロセスアプリケーションなどのソースから非構造化テキストや音声データを収集して準備することから始まります。

前処理

NLP ソフトウェアは、トークン化、ステミング、レンマ化、ストップワード削除などの前処理の手法を使用して、さまざまなアプリケーション用のデータを準備します。

これらの手法の説明は次のとおりです:

• トークン化は、文を個別の語句単位に分割します。
• ステミングとレンマ化は、単語を語幹に簡略化します。例えば、これらのプロセスは「starting」(開始中) を「start」(開始) に変換します。
• ストップワード削除では、「for」(の) や「with」(と) など、文に有意な意味を与えない単語が削除されます。

トレーニング

研究者は、前処理されたデータと機械学習を使用して、提供されたテキスト情報に基づいて特定のアプリケーションを実行する機械学習で NLP モデルをトレーニングします。NLP アルゴリズムをトレーニングするには、アルゴリズムの精度を高めるために大量のデータサンプルをソフトウェアに提供する必要があります。

デプロイと推論

その後、AI のエキスパートは、モデルをデプロイしたり、既存の本番稼働環境に統合したりします。NLP モデルは入力を受け取り、モデルの設計時に念頭に置かれていた特定のユースケースのために出力を予測します。ライブデータで NLP アプリケーションを実行して、必要な出力を取得できます。