NLP

自然言語処理

コンピュータに「ことば」を教える分野

大量のテキストデータをAIが分析する技術

NLPの主要なタスク

テキスト分類

テキストを事前に定義されたカテゴリーに分類する。例えば、スパムメールの検出や感情分析など。

機械翻訳

ある言語から別の言語への自動翻訳。Google翻訳などが有名です。

音声認識

音声データをテキストに変換する。例えば、音声アシスタントや音声入力システム。

チャットボット

自然言語を理解し、ユーザーとの対話を行うシステム。

情報抽出

テキストから特定の情報（例えば、人名、場所、日付など）を抽出する。

要約

長いテキストを短く要約する。

質問応答システム

特定の質問に対して、テキストから直接的な回答を生成する。

NLPの技術と手法

機械学習

データからパターンを学習し、予測や分類を行う。深層学習（Deep Learning）が特に重要です。

言語モデル

テキストデータから言語のパターンを学習し、文の生成や補完を行う。

GPTシリーズやBERTなどが有名。

統計的手法

テキストの特徴を数学的に分析し、パターンを抽出する。

意味解析

単語や文の意味を理解し、それに基づいて処理を行う。

構文解析

文の文法的構造を解析する。

応用分野

ビジネスインテリジェンス: 市場のトレンド分析や顧客の感情分析。

ヘルスケア: 医療記録の分析や患者の相談応答。

法律: 法律文書の自動解析や法的アドバイス。

教育: 言語学習支援や自動評価システム。