自然言語理解の初心者向けガイド
公開: 2018-01-31「コンピューターが人間をだまして人間だと信じ込ませることができれば、コンピューターはインテリジェントと呼ばれるに値するでしょう。」
–アラン・チューリング
人工知能の全範囲は、人間を「理解」し、「応答」できる機械に基づいています。 これは、他の人間のように、機械が自然言語で人間と対話する機能がなければ不可能です。 さらに、理解には、単なる情報やデータの交換ではなく、感情、感情、アイデア、意図の交換が含まれます。 機械はそれを行うことができますか？ まあ、答えは肯定的であり、それはもはやそれほど驚くべきことではありません。 人間と機械の相互作用をスムーズに促進するこの奇跡の技術とは？ 自然言語理解です。
目次
自然言語理解とは何ですか？
自然言語理解は自然言語処理の一部です。 コンテンツ、テキストベースのメタデータの分析を行い、自然な人間の言語で要約されたコンテンツを生成します。 これは、自然言語生成のプロセスとは逆です。 NLGはデータ形式の入力を処理し、プレーンテキスト形式の出力を生成します。一方、自然言語理解ツールは、自然言語のテキストまたは音声を処理し、音声応答を要約、編集、または作成することによって適切な応答を生成します。
彼らはデータが新しい石油であると言います–それは本当に本当ですか？
自然言語理解と自然言語処理
自然言語処理は、自然言語理解と自然言語生成の両方に加えて、特定のコマンドを実行するためのマシンによる自然言語の翻訳と分析を中心に展開する他の多くの手法を含む広い用語です。
自然言語処理の例
自然言語処理はいたるところにあり、私たちはそれを気付かずに日常生活で使用しています。 スパムメッセージが電子メールからどのように分離されているか知っていますか？ または、時間の多くを節約するオートコレクトと予測タイピング、それはどのように起こりますか？ まあ、それはすべて自然言語処理の一部です。 広く使用されている自然言語処理技術の例を次に示します。
- インテリジェントなパーソナルアシスタント–私たちは皆SiriとCortanaに精通しています。 ユーザー入力、位置認識、およびさまざまなオンラインソースからの情報にアクセスする機能を組み合わせて、タスクを実行し、サービスを提供するこれらのモバイルソフトウェア製品は、間違いなく自然言語処理の最大の成果の1つです。
- 機械翻訳– Instagramで美しい写真の説明を読んだり、Facebookで最新情報を読んだりするために、私たちは皆、その「翻訳を見る」コマンドを少なくとも1回使用しました。 そして、グーグル翻訳サービスは、緊急の状況で、または時々単にいくつかの新しい単語を学ぶのに役立ちます。 これらはすべて機械翻訳の例であり、機械はある自然言語から別の自然言語への翻訳を提供してくれます。
- 音声認識–話し言葉をデータに変換することは、自然言語処理の一例です。 これは、Microsoft Word、音声生体認証、音声ユーザーインターフェイスなどへの口述などの複数の目的に使用されます。
- 感情コンピューティング–それは機械のための感情的知性トレーニングに他なりません。 彼らはあなたの感情、感情、アイデアを理解して、より人道的な方法であなたと交流することを学びます。
- 自然言語生成–自然言語生成ツールは、構造化データをスキャンし、分析を行い、自然言語で生成されたテキスト形式で情報を生成します。
- 自然言語理解–上で説明したように、自然言語で書かれたコンテンツをスキャンし、小さくてわかりやすいテキストの要約を生成します。
今日利用可能な自然言語理解のための最高のツール
自然言語処理は、ソーシャルメディアコンテンツ、電子メール、Webページ、ツイート、製品説明、新聞記事、科学研究論文などに表示されるように、最も自然な形式でリアルタイムに人間の言語を処理します。さまざまな言語。 企業は、このすべてのコンテンツを常に把握する必要があります。 ここに、この困難な作業を効果的に支援する、人気のある自然言語理解ソフトウェア製品をいくつか紹介します。
- Wolfram – Wolfram Alphaは、Wolfram Alpha LLC（Wolfram Researchの子会社）によって開発された回答エンジンです。 これは、外部から供給された「キュレートされたデータ」から回答を計算することにより、事実に基づく質問への回答を提供するオンラインサービスです。
- 自然言語ツールキット– NLTKとも呼ばれる自然言語ツールキットは、英語の記号的および統計的自然言語処理（NLP）に使用されるプログラムのスイートです。 Pythonプログラミング言語で書かれており、ペンシルベニア大学のStevenBirdとEdwardLoperによって開発されました。
- Stanford coreNLP – Stanford CoreNLPは、コア自然言語分析を提供する注釈ベースのNLPパイプラインです。 基本的なディストリビューションは英語の分析用のモデルファイルを提供しますが、エンジンは他の言語のモデルと互換性があります。
- GATE（テキストエンジニアリングの一般的なアーキテクチャ）–さまざまな自然言語処理タスクを提供します。 これは、15年以上にわたって業界全体で使用されている成熟したソフトウェアです。
- Apache openNLP – Apache OpenNLPは、自然言語のテキストを処理するための機械学習に基づくツールキットです。 これはJavaで書かれており、Apacheソフトウェアファウンデーションによって作成されています。 トークナイザー、チャッキング、構文解析、品詞タグ付け、文のセグメンテーションなどのサービスを提供します。
自然言語理解の応用
すでに見てきたように、自然言語理解は基本的にはスマートな機械読解に他なりません。 それでは、時間と労力を節約しながら、効率と正確さを促進するためにどのように使用されるかを詳しく見ていきましょう。そうすれば、人的資源をより有効に活用できます。
- データの収集とデータ分析–十分にサービスを提供できるようにするには、企業はそれらに何が期待されているかを知る必要があります。 顧客からのフィードバックに関するデータは、売上高や財務諸表のような数値データではありません。 制限がなく、テキストが重いです。 企業が全体のパターンと傾向を特定するためには、このデータと特定されたギャップまたは洞察に従って行動を起こすことが、生存と成長にとって非常に重要です。 ますます多くの企業が、自然言語理解ソリューションの実装が、顧客のフィードバックや製品レビューなどのメタデータの分析に大きなメリットをもたらすことを認識しています。 このような場合の自然言語理解は、ハンドコーディングのような従来の方法よりも効果的で正確であることが証明されています。 これは、顧客の声がより明確かつ迅速にあなたに届くのに役立ち、効果的な戦略化と生産的な実装につながります。
- 評判の監視–顧客のフィードバックは、ブランドに対する顧客の本当の気持ちと比較すると、氷山の一角にすぎません。 お客様として、お客様アンケートのフィードバックにはほとんど参加していません。 したがって、実際の顧客の感情のほとんどは、非構造化データに閉じ込められています。 ニュース、ブログ投稿、チャット、およびソーシャルメディアの更新には、そのようなデータが大量に含まれています。これらのデータは、より自然であり、製品またはサービスに関する顧客の「本当の」感情を知るために使用できます。 自然言語理解ソフトウェア製品は、企業がそのような散在するデータをスキャンし、実用的な推論を引き出すのに役立ちます。
- カスタマーサービス–自然言語理解は、訓練を受けていない個人とコミュニケーションを取り、彼らの意図を理解することができます。 NLUは、発音の誤りや文字や単語の転置などの人為的ミスにもかかわらず、意味を理解することができます。 また、人間のスピーチを構造化されたオントロジーに分解し、人間のスピーチの意味、意図、感情、および核心を取り除くアルゴリズムを使用します。 NLUの最も重要な目標の1つは、人間の監督なしで人間と効果的に通信できるチャットボットまたは人間と相互作用するボットを作成することです。 Nuanceのように、すでに顧客とのやり取りに関与しているさまざまなソフトウェア製品があります。
- 自動取引–資本市場取引の自動化はもはや新しい現象ではありません。 市場の動き、業界のプロファイル、企業の財務力を分析し、テクニカル分析に基づいて取引パターンを設計する複数のソフトウェア製品とプラットフォームが利用可能になりました。 財務諸表、レポート、市場ニュースなどのさまざまなソースをスキャンする高度な自然言語理解ツールは、自動取引システムの基盤です。
- マーケットインテリジェンス– 「競合他社は何をしていますか？」 は、企業がリアルタイムで必要とする最も重要な情報の1つです。 情報は市場に影響を与えます。 さまざまな利害関係者間の情報交換は、常に市場のダイナミクスを設計および再設計します。 強力な戦略を策定するには、業界の状況を注意深く監視することが不可欠ですが、今日のコンテンツ配信チャネル（RSSフィード、ソーシャルメディア、電子メール）は非常に多くの情報を生成するため、このような構造化されていないものを監視することはますます困難になっています。 、マルチソースコンテンツ。 金融市場は、市場での情報交換を追跡し、すぐに到達できるようにするために、自然言語理解ツールを厳密に使用し始めています。
自然言語理解プログラムによって実行されるそのような多様な機能のために、貿易、ビジネス、商業および産業におけるその重要性はますます高まっています。 あなた自身が成功したキャリアを確実にするために自然言語理解プログラムを学ぶことは賢明な動きです。
データサイエンス、機械学習、ビッグデータの違い！
自然言語理解を学ぶための最良の方法は何ですか？
技術的な取り組みの明るい未来に備えるための最良の方法は、人工知能のアルゴリズムを理解することです。 UpGradによる機械学習とAIの大学院卒業証書は、ニューラルネットワーク、自然言語処理、グラフィカルモデル、強化学習などの概念を習得する機会を提供します。 このコースの最もユニークな側面は、キャリアサポートです。 そして、業界のメンターシップは、実際の仕事の中で、業界での激しい競争に備えるのに役立ちます。 それでは、NLKTのような前述の業界で広く使用されているソフトウェア製品の使用法を学びましょう。 このプログラムは、数学に関する完全な知識、関連するツール/言語の専門知識、および最先端のアルゴリズムとアプリケーションの理解を備えた、総合的なデータサイエンティストとAIプロフェッショナルを育成することを目的としています。
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