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自然言語処理とは何か?活用例を使ってわかりやすく解説!

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こんにちは!
今井(@ima_maru)です。

画像認識技術のようにAI(人工知能)の技術が注目を集めています。

そんな中、自然言語処理(NLP)という技術に注目が集まっています。

自然言語処理は身近なところで活用されていて、これからさらに使われる場面が増えるでしょう。

この記事では、そんな自然言語処理について初心者にもわかりやすく解説します。

この記事に書かれていること!
  • 自然言語処理(NLP)とは?わかりやすく解説
  • 自然言語処理でできること5個!実際の活用例を紹介
  • 自然言語処理の仕組み
  • 自然言語処理と関わりの強い技術
  • 自然言語処理の今後

それでは解説していきます!

目次

自然言語処理とは?わかりやすく解説!

自然言語処理(NLP)とは?


自然言語処理(NLP)はNatural Language Processingの略で文字通り、自然言語を処理するための技術です。

自然言語処理とは、コンピュータに「自然言語」の意味や構造を理解させて実用的に扱うための技術です。

簡単に言えば、人間の言葉をコンピュータに理解させる技術です。

そもそも「自然言語」とはなにか?

自然言語とは「日本語」「英語」「中国語」などの、人間が日常生活でコミュニケーションを取るために使われている言語のことです。

この自然言語の特徴として、時代や文脈によって意味や解釈が変わるという「曖昧さ」を持っています。

例えば、日本語の「ヤバイ」という言葉は元々危険なという意味でしたが、最近では美味しいすばらしいという意味も持つようになりました。

文脈によって単語の解釈が変わる
  • このお肉「ヤバい」⇒ このお肉「美味しい」
  • この景色「ヤバい」⇒ この景色「素晴らしい」「きれい」

ほかにも、文の構造自体も解釈次第で変わるので曖昧です。

文構造も解釈次第で変わる
  • 私は兄と姉を見た ⇒ 私が見たのは兄と姉
  • 私は兄と姉を見た ⇒ 私は兄と一緒に姉を見た

このような曖昧さを持つ自然言語をコンピュータで扱うための技術が自然言語処理です。

現在の自然言語処理は完璧ではない

改良が進む自然言語処理ですが、いまだ人間と同等の解釈ができるようにはなっていません。

例えば、Google翻訳の日本語から英語に翻訳する場合の誤訳に「かつ重」があります。

食べ物の「かつ重」を意図しているのですが、翻訳結果は「And heavy」(○○かつ重い)と翻訳してしまいます。

人間ならこのようには訳さないと思いますが、コンピュータには難しかったのでしょう。

以前の結果ですが、Google翻訳の面白い誤訳まとめがあったので貼っておきます。

現在は誤訳でなくなっている文章もあるので、やはり自然言語処理の精度が高まっているのでしょう。

自然言語処理でできること5個!実際の活用例を紹介。

自然言語処理は様々な分野で活用されています。

ここからは自然言語処理の活用例について見ていきましょう。

機械翻訳

自然言語処理は機械翻訳に使われています。

機械翻訳とは、コンピューターが文章をほかの言語へと翻訳することです。

Google翻訳がまさに機械翻訳システムです。

このような機械翻訳システムに自然言語処理の技術が使われています。

対話システム

対話システムとは、Apple社のSiriやマイクロソフト社のりんなのようにコミュニケーションを楽しめる技術です。

コンピュータとチャットをしたり、Q&Aなどの対応に使われています。

ここに自然言語処理の技術を導入することで、Q&Aなどのあらかじめ決められたやりとりから、意味を理解して返答するという複雑なやりとりができるシステムを開発することが可能になりました。

検索エンジン

自然言語処理は検索エンジンに活用されています。

例えばGoogleの検索エンジンでは「BERT」と呼ばれるモデルが活用されており、文法上の仕組みを分析できるという強みを持っています。

これによって、多様で複雑な検索内容についても高度に分析することができ、よりユーザーが求める内容に適した検索結果を表示することが可能になりました。

予測変換システム

平仮名と漢字を変換するシステムにも自然言語処理が使われています。

例えば、チャットを打つ時にひらがなをの文字を入力すると様々な漢字や絵文字が変換候補として出てきたりしますよね。

他にも文字や言葉を入力した後にそれに続きそうな言葉の候補が表示されたりします。

これらは自然言語処理を活用することで可能になっています。

自然言語処理を活用することで、これまでの変換システムよりも高度な処理が行われ、ユーザーが求めているような結果を提示することが可能になっています。

具体的にはスマートフォンの「Simeji」や「Microsoft IME」や「Google日本語入力」などで使われています。

メールフィルター

メールフィルターは、早い時期から自然言語処理が適用されている例です。

迷惑メールのフィルターなどに自然言語処理の技術を適用することで、メールを分類の精度を高めています。

spamメールフィルタ ~ 日本語のspamメールに即したテキスト処理 ~

自然言語処理の仕組み

ここでは自然言語処理の仕組みを理解していただくために、自然言語処理に使われている基本的な技術・処理を解説します。

日本語の自然言語処理は、以下の4つを基本の処理とします。

○○のメリット
  • 形態素解析
  • 構文解析(係り受け解析)
  • 意味解析
  • 文脈解析

ここでは各解析方法の概要についてサラッと触れることにします。

形態素解析

形態素解析とは、自然言語の文章をこれ以上分解できない最小単位(形態素)にまで分解し、それぞれの品詞等の情報を解析する処理です。

具体的には、「名詞」「助詞」「副詞」などに分解します。

例えば「私はAIの勉強をします」という文章があった場合には、下記のように解析します。

  • 私 (名詞)
  • は (副助詞)
  • AI (名詞)
  • の (助詞)
  • 勉強(名詞)
  • を (副助詞)
  • し (動詞)
  • ます(助動詞)

構文解析(係り受け解析)

構文解析とは、分解した形態素の関係性を解析する処理です。

具体的には、文の修飾関係を明らかにすることで、文の構造を明確化していきます。

例えば「今日私はNLPの勉強をした。」という文章があった場合はこのように文の構造をとります。

具体的な手法・アルゴリズムについては少し難しいので、以下に詳しく書かれたサイトを貼っておきます。

注意すべき点は、「構文解析では複数の候補が上がる場合がある」ということです。

例えば、この後に紹介する「私は友達とランチを食べました」の場合2種類の解釈が可能です。

そのため、この後の意味解析でどちらが本来意図した解釈なのかを判別していきます。

意味解析

意味解析とは、構文解析によって得られたいくつかの解釈について、正しい意味になるような解釈を決定する処理のことをいいます。

いろんな呼び方があり、語義識別、語義判別とも呼ばれます。

例えば「私は友達とランチを食べました」という文章があった場合2つの解釈があります。

  1. 私は友達と、美味しいランチを食べました。(私と友達がランチを一緒に食べた)
  2. 私は、友達と美味しいランチを食べました。(私が友達を食べ、ランチも食べた)

意味解析では、関係性を学習した「辞書」を頼りに解釈をします。

具体的には、以下のような関係性を

  • 「私」と「友達」は関係性が強い
  • 「友達」と「食べる」は関係性が弱い
  • 「食べる」と「ランチ」は関係性が強い

このような情報をもとに学習することで、正しい解釈は「私は友達と、美味しいランチを食べました」だと決定することができます。

もちろん辞書の学習がうまくいっていないと、意図した解釈をしてくれませんので、辞書の学習が非常に大きな要素となってきます。

以下のサイトでうまく表現されていたので、載せておきます。

第7回 『意味解析・文脈解析』 | なごみテクノロジー (nagomi-tec.com)

文脈解析

文脈解析とは、複数の文章に形態素解析と意味解析などを行うことで、文同士の関係性を解析する処理です。

照応解析などとも呼ばれます。

例えば、

「高かったのですが、それを買ってよかったと思いました。」

と言われても、何を買ったのかよくわかりませんよね。

そこで、以下の2つの文章だったらどうでしょう。

「私は高性能のコンピューターを買いました。」
「高かったのですが、それを買ってよかったと思いました。」

この場合、『それ』が表すのはコンピューターであることがわかります。

また、『高かった』のはコンピューターで、値段が高かったことを表しているのもわかります。

さらに、『買ってよかったと思った』のはですね。

このように、前後の文章のつながりから、指示語や省略されている主語などを推測し文脈を理解する処理文脈解析です。

文脈解析では、解析する対象の文章が長くなったり、辞書以外にも様々な予備知識を学習させる必要があります。

自然言語処理の今後

ここからは自然言語処理の今後について紹介します。

まず最初のトレンドとして、自然言語処理はテキストから音声へのシフトが起きています。

スマートフォンやスマートスピーカーなどが出てきて、話した内容を言葉に変換する場面が増えてきました。

なので音声情報を文章にする研究が行われています。

今後は調べごとをする際に文章ではなく、話し言葉で検索するのが当たり前になるかもしれませんね!

さらに最近注目されている技術としてGPT-3があります。

GPTは自己教師あり学習という技術を活用した技術で、具体的には下記のようなことができます。

  • 自然言語からプログラムを書いたり
  • 自然言語をもとにデザインを作ったり
  • コードから仕様を説明したり
  • 文章の自動生成をしたり

このように魔法のような技術が可能になりつつあります。

自然言語処理ではBERTやGPT-3など新しい研究分野ができているので、今後は精度が向上することが予想されます。

自然言語処理を学ぶには?プログラミング言語はPythonがおすすめ!

自然言語処理を学びたい方はPythonを学ぶのがオススメです。

Pythonには自然言語処理で使えるライブラリが多数揃っています。

Pythonの自然言語で使えるライブラリ
  • GiNZA
  • MeCab
  • JUMAN++
  • Janome
  • StanfordNLP

まずはこれらのライブラリについて学んでみると良いと思います。

オンライン学習で勉強したい場合はAidemy Premium Planがおすすめです。

自然言語処理についてはもちろん、画像処理などAIに関する様々な分野についても学ぶ事ができるので、これからAIについて学びたい人にとってはぴったりのサービスです。

\ 機械学習エンジニアの転職実績あり(希少) /

自然言語処理のまとめ

この記事のまとめを書きます。

まとめ
  • 自然言語処理は人間がコミュニケーションで活用する自然言語を解析する技術
  • 自然言語処理は「機械翻訳」「対話システム」「検索エンジン」「予測変換」「メールフィルター」など様々な分野で活用されている。
  • 自然言語処理の基本的な処理には「形態素解析」「係り受け解析」「意味解析」「文脈解析」がある。
  • 自然言語処理を学ぶにはPythonがおすすめ

以上「自然言語処理とは何か?活用例を使ってわかりやすく解説!」でした!

最後までご覧いただきありがとうございます。

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