自然言語処理の概要

私たちは公式にデジタル支配の世界の一部であり、私たちの生活はテクノロジーとその革新を中心に展開しています。 世界は毎秒、理解できない量のデータを生成しますが、その大部分は構造化されていません。 ビッグデータとデータサイエンスがITドメインとビジネスドメインの両方で注目を集め始めて以来、データ主導の意思決定とイノベーションを促進するために、この膨大な非構造化データの山を理解することが重要になっています。 しかし、非構造化データにどの程度正確に一貫性を与えることができるでしょうか。
答えは簡単です–自然言語処理（NLP）を通して。

自然言語処理（NLP）

簡単に言うと、NLPとは、人間のスピーチやテキストが話されたり書かれたりするときにそれを理解するコンピューターの能力を指します。 より包括的な方法では、自然言語処理は、コンピューターが人間や人間の言語と対話する方法を把握、理解、解釈、および操作できるようにする人工知能のブランチとして定義できます。 計算言語学とコンピューターサイエンスの両方からインスピレーションを得て、人間の言語とコンピューターの理解の間に存在するギャップを埋めます。
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自然言語処理の概念は新しいものではありません。約70年前、コンピュータープログラマーは「パンチカード」を使用してコンピューターと通信していました。 しかし今では、SiriやAlexaのような、人間の言葉で簡単にコミュニケーションできるスマートなパーソナルアシスタントがいます。 たとえば、Siriに「ねえ、Siri、ケアレスウィスパーの曲を再生して」と尋ねると、Siriはすぐに「OK」または「Sure」で応答し、曲を再生します。 それはどれくらいクールですか？

いいえ、それは魔法ではありません！ これは、AI、ML、およびディープラーニングテクノロジーを利用したNLPのおかげでのみ可能です。 あなたのためにそれを分解しましょう-あなたがあなたのデバイスに話しかけると、それはアクティブになります。 有効化されると、特定のアクションを実行してスピーチを処理し、理解します。 次に、非常に巧妙に、人間のような声で明確に表現された応答であなたに応答します。 そして最も印象的なのは、これらすべてが5秒未満で完了することです。

自然言語処理におけるキャリアの機会

上で述べたように、自然言語処理により、コンピューターは自国語で人間と対話することができます。 NLPを介して、コンピューターは音声を聞いてテキストを読み、同時にその背後にある感情を解釈して測定し、それに応じて応答することができます。 ビッグデータは世界中のほとんどの企業で活用されているため、業界のさまざまなセクターの組織や機関は、大量のデータセットから意味のある情報を抽出するためにNLPの手法とツールに頼っています。 Natural Language Toolkit（NLTK）、Stanford NLP、MALLET、およびApache OpenNLPは、実際のケースやアプリケーションで使用される人気のあるオープンソースNLPライブラリの一部です。
自然言語処理の分野への関心の高まりは、データサイエンス、機械学習、計算言語学を専門とする専門家に新しいキャリアの機会を生み出しています。 Facebook、Google、Sony Ericsson、British Airways、JP Morgan、Forte Group、Ernst＆Young、American Express、Merrill Lynch、Shell、Celtic、Sainsburyなどの評判の高い組織は、自然言語処理の専門家やアナリストを雇っています。
NLPでの職務は、NLPエンジニア、NLPサイエンティスト、NLPアーキテクト、Voice Over Artist、NLP応用研究サイエンティスト、コグニティブデータサイエンティストなど、非常に多様で分岐しています。 これらの役割とは別に、自然言語処理の分野で最も顕著な仕事の役割の1つは、コーチの役割です。 多くの企業が、それぞれの機関でのエグゼクティブパフォーマンスコーチングの目的でNLPの専門家を雇っています。
NLP専門家の給与はかなりまともです。 たとえば、米国の機械学習NLPエンジニアの平均給与は、年間119,256ドルから169,853ドルの範囲です。 一方、NLPリサーチサイエンティストは、年間約72,040ドルを稼ぎます。

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実世界での自然言語処理

今日、自然言語処理は、主にテキストマイニング、機械翻訳、および自動化された質問応答に使用されています。 実際、NLPは、自動テキスト要約、品詞タグ付け、トピック抽出、感情分析、固有表現抽出、関係抽出、ステミングなど、多くの実際のユースケースでそのアプリケーションを見つけました。
業界の無数の類似点にまたがる企業が自然言語処理をどのように活用しているかを次に示します。
Microsoft Wordの「スペルチェック」機能は、NLPの最も基本的なアプリケーションの1つです。 繰り返しになりますが、NLP技術は、人気のある検索エンジン、つまりGoogleとBingで本格化しています。 これらの検索エンジンは、NLP技術を活用して、テキストからキーワードを識別および抽出し、検索クエリを解析して、サイトに検索インデックスを入力します。
企業は、NLP技術、感情分析を使用して、クライアントが製品やサービスにどのように反応しているかを理解し、解釈しています。 感情分析は、顧客の感情的な見通しと反応を明らかにすることにより、企業が顧客の好みや好みに応じて製品やサービスを強化することを可能にします。
ロイヤルバンクオブスコットランドは、テキスト分析の最大の支持者の1人です。 銀行は、テキスト分析を使用して、電子メール、調査、および苦情の電話からの顧客フィードバックデータに飛び込むことにより、重要なパターンと傾向を解明することができました。 テキスト分析を通じてこのデータを分析および解釈することにより、銀行は顧客の不満を理解し、顧客を改善することができます。
金融セクターでは、企業はNLP手法を適用して、プレーンテキストから意味のある関連情報を抽出し、取得したデータを使用して、データ主導の取引決定と戦略を立てることができます。
これらは基本的にテキストベースのNLP技術およびアプリケーションですが、自然言語処理は音声および音声認識にも拡張されています。 この投稿の冒頭で述べたように、NLPは、AppleのSiri、MicrosoftのCortana、AmazonのAlexaなどのスマートパーソナルアシスタントで使用されています。 これらの仮想アシスタントは、部屋の照明の変更や天気予報の更新などの単純なタスクから、オンラインショッピングなどのより複雑なタスクまで、あらゆる種類のタスクを実行できます。

MLおよびNLPエキスパートになるために必要なスキル

自然言語処理は、言語学とコンピューターの2つの世界を橋渡しするため、両方の分野である程度の専門知識が必要です。

言語学

音声認識、情報抽出、文の断片化、品詞などの言語学の基本的な側面と概念を理解できる必要があります。

プログラミング

ML NLPエンジニアまたはNLP研究科学者は、優れたプログラミングスキルを持っている必要があります。 Python、Java、Ruby、またはその他の高級言語など、少なくとも1つのプログラミング言語に精通している必要があります。 また、基本的なML（分類、回帰、確率推定、データ統合、決定木など）とNLP（構文、セマンティクス、音声認識など）の概念を持っている必要があります。
これらのスキルとは別に、確率と統計および再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の基本的な知識が必要です。 これらは多くの研究分野の重要な要素であり、NLPも例外ではありません。
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AIとMLテクノロジーが進歩し続けるにつれて、自然言語処理の分野で新しくエキサイティングな仕事の見通しが生まれています。 2016年、自然言語処理は、 Upworkの世界の雇用市場で最もホットなスキルとして取り上げられました。 これは、コンピュータプログラミングと自然言語処理の両方のスキルを巧みに操ることができる熟練した訓練を受けた専門家の需要が近い将来かなり高まることを示しています。