自然言語処理（NLP）とは何か？

自然言語処理（NLP）は人工知能（AI）の一形態であり、人間の言語を使ってコンピューターと人間が対話する方法に焦点を当てている。NLPの手法は、コンピューターが人間の自然なコミュニケーション手段である音声や文章を分析、理解し、人間のコミュニケーション手段で応答できるようにします。

自然言語処理は、計算言語学の下位専門分野です。計算言語学は、コンピューターサイエンス、言語学、人工知能を組み合わせ、人間の言語の計算的側面を研究する学際的な分野です。

自然言語処理の歴史は、初めてコンピューター科学者が人間の言語を理解し、生成する方法を機械に教える方法を探り始めた1950年代にまで遡ります。1950年、数学者のアラン・チューリング氏は有名なチューリング・テストを提唱しました。このテストは、人間の音声と機械が生成した音声を比較し、どちらがよりリアルに聞こえるかを調べるものです。研究者たちがコンピューターによる言語翻訳の可能性を模索し始めたのもこの頃です。

研究の最初の10年間においては、NLPはルールベースの処理に依存していました。1960年代までに、科学者は意味解析、品詞タグ付け、解析を用いて人間の言語を分析する新しい方法を開発しました。また、最初のコーパスを開発しました。コーパスとは、言語情報に注釈を付けた機械で読み取れる大規模なドキュメントで、自然言語処理アルゴリズムの学習に使われます。

1970年代、科学者はルールベースのアプローチに代わるものとして、統計モデルを用いて自然言語テキストを分析および生成する統計的NLPを使い始めました。

1980年代には、モデルを学習し、その正解率を改善するための、より効率的なアルゴリズムの開発に重点が置かれました。これが、NLPにおける機械学習アルゴリズムの台頭につながりました。機械学習とは、大量のデータを使ってパターンを特定するプロセスであり、一般的に予測に使われます。

ディープラーニング、ニューラルネットワーク、変換器モデルは、NLP研究を根本的に変えました。ディープニューラルネットワークの出現は、変換器モデルや「アテンションメカニズム」の発明と相まって、BERTやChatGPTのような技術を生み出しました。たとえば、アテンションメカニズムでは、クエリに類似したキーワードを見つけるよりもステップが多くなります。各関連付けられた用語はその関連性に基づいて重み付けされます。これは、現在使用されている最も興味深いNLP技術の一部を支える技術です。

自然言語処理は複数の異なる方法で機能します。AIベースのNLPは、機械学習のアルゴリズムと手法を使って、人間の言語を処理、理解、生成します。ルールベースのNLPは、言語データを分析、生成するために使用できるルールやパターンのセットを作成します。統計的NLPでは、大規模なデータセットから得られた統計モデルを使用して、言語を分析し、予測を行います。ハイブリッドNLPはこれらの3つのアプローチを組み合わせます。

現在、NLPに対する最も一般的なアプローチは、AIベースのアプローチです。他のデータ主導型の学習アプローチと同様に、NLPモデルの開発には、テキストデータの前処理と学習アルゴリズムの慎重な選択が必要です。

手順1：データの前処理
これは、NLPアルゴリズムが分析できるように、テキストをクリーニングして準備するプロセスです。一般的なデータ前処理技術には、大量のテキストをデータ化するテキストマイニングや、テキストを個々の単位に分割するトークナイゼーションなどがあります。これらの単位は句読点、単語、語句などになります。ストップワード除去は、分析にあまり役に立たない一般的な単語や品詞を除去するツールです。語幹解析と見出語解析は、単語を基本的な語根の形に分解し、意味を特定しやすくします。品詞タグは、文中の名詞、動詞、形容詞、その他の品詞を識別します。構文解析は、文の構造を分析し、異なる単語が互いにどのように関連しているかを分析します。

手順2．アルゴリズム開発
これは、前処理されたデータにNLPアルゴリズムを適用するプロセスです。テキストから有用な情報を抽出します。これらは、最も一般的な自然言語処理タスクの一部です。

• センチメント分析は、テキストの感情的なトーンやセンチメントを決定します。センチメント分析は、単語、語句、表現を肯定的、否定的、または中立的としてラベル付けします。
• 固有表現認識は、人、場所、日付、組織などの固有表現を識別し、分類します。
• トピックモデリングは、類似した単語や語句をグループ化し、文書やテキストの集合における主要なトピックやテーマを特定します。
• 機械翻訳は、機械学習を使ってテキストをある言語から別の言語に自動的に翻訳します。言語モデリングは、あるコンテキストにおける単語の順序の可能性を予測します。
• 言語モデリングは、オートコンプリート、オートコレクトアプリケーション、自動音声認識システムに使用されています。

注目すべきNLPの2つの派生分野は、自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）です。NLUは、人間が使うのと同じようなツールを使って、コンピューターが人間の言葉を理解できるようにすることに注力しています。文脈、意図、感情、曖昧さなど、人間の言葉のニュアンスをコンピューターが理解できるようにすることを目的としています。NLGは、データベースやルールのセットから人間のような言語を作り出すことに重点的に取り組んでいます。NLGの目標は、人間が容易に理解できるテキストを作成することです。

自然言語処理には次の利点があります。

• コミュニケーションの強化：NLPは、検索アプリとのより自然なコミュニケーションを可能にします。NLPはさまざまなスタイルや感情に適応し、利便性の高い顧客エクスペリエンスを生み出せます。
• 効率：NLPは、通常は人が行う必要のある多くの作業を自動化できます。テキストの要約、ソーシャルメディアや電子メールの監視、迷惑メール検出、言語翻訳などの例があります。
• コンテンツのキュレーション：NLPは、ユーザーの好みに基づいて、個々のユーザーにとって最も関連性の高い情報を特定できます。コンテキストとキーワードを理解することは、顧客満足度の向上につながります。データの検索可能性を高めることで、検索ツールの効果を改善できます。

NLPにはまだ多数の課題があります。人間の話し言葉は不規則で、しばしば曖昧で、文脈によって複数の意味を持っています。しかし、プログラマーは、最初からアプリケーションにこれらの複雑さを教える必要があります。

同音異義語や構文はデータセットを混乱させる可能性があります。また、どれほど優れたセンチメント分析でも、嫌みや皮肉を見分けることはできません。人間でもこのようなニュアンスを学ぶには何年もかかります。学習しても、テキストメッセージや電子メールなどでトーンを読み取るのは困難です。

テキストはさまざまな言語で公開されますが、NLPモデルは特定の言語で学習されます。NLPに入力する前に、言語識別を適用してデータを言語別に分類する必要があります。

不特定かつ過度に一般的なデータは、テキストの意味を正確に理解し、伝達するNLPの能力を制限します。特定の分野について、実質的な主張をするためには、ほとんどのNLPシステムで利用できるよりも多くのデータが必要です。特に、最新のきわめて具体的な情報に頼る業界ではこのことが当てはまります。Elastic Learned Sparse Encoder（ELSER）などの新しい研究は、より関連性の高い結果を出すためにこの問題に取り組んでいます。

個人データの処理には、いくつかのプライバシーの懸案事項も伴います。医療のような業界では、NLPは患者のファイルから情報を抽出し、フォームに記入したり、健康上の問題を特定したりできます。このようなプライバシーの問題、データセキュリティの問題、潜在的な偏りによって、機密性の高い分野にNLPを導入することが困難になっています。

NLPはさまざまなビジネスの用途に対応します。

• チャットボットとバーチャルアシスタント：ユーザーがシステムと会話ができます。これらは一般的な顧客サービスツールです。また、複雑なワークフローでユーザーを案内したり、サイトやソリューションの操作をサポートしたりすることもできます。
• セマンティック検索：一般的に、商品の推奨を生成するためにeコマースで使用されます。検索エンジンを分析し、ナレッジベースの検索を使用することで、キーワードの文脈をデコードします。ユーザーの意図を解釈し、より関連性の高い推奨を提示します。
• NER：フォームの記入や検索可能性を高めるために、テキスト内の情報を特定します。教育機関では、生徒の文章を分析し、成績評価を自動化するために利用できます。さらに、音声読み上げや音声認識機能により、障がいを持つ人々にとって、情報がより利用しやすく、コミュニケーションが容易になります。
• テキスト要約：業界を問わず、研究者は膨大な文書を簡潔な理解しやすいテキストにすばやく要約できます。金融業界では、これを活用してニュースやソーシャルメディアを分析し、市場動向の予測に役立てています。政府や法律業界では、文書から重要な情報を抽出するために使用しています。

ChatGPTと生成AIは変革をもたらす可能性を秘めています。ChatGPTのような技術が市場に参入することで、NLPの新たな応用が近い将来実現するかもしれません。音声認識、コンピュータービジョン、ロボット工学など他の技術との統合が進み、より高度で洗練されたシステムが誕生するでしょう。

NLPもパーソナライズが進み、機械が個々のユーザーをよりよく理解し、その反応や推奨を適応させられるようになるでしょう。多言語を理解し生成できるNLPシステムは、国際ビジネスにとって大きな成長分野です。最も重要なことは、NLPシステムは自然な音声を生成する能力が常に向上しているということです。日に日に人間らしくなっています。

Elastic Stack 8.0では、PyTorchモデルをElasticsearchにアップロードする機能が導入され、固有表現認識やセンチメント分析など、Elastic Stackで最新の自然言語処理（NLP）を行うことができるようになりました。

現在、Elastic Stackは標準BERTモデルインターフェースに準拠し、WordPieceトークナイゼーションアルゴリズムを使用する変換器モデルをサポートしています。

次に、現在Elasticと互換性があるアーキテクチャーを示します。

• BERT
• BART
• DPR bi-encoder
• DistilBERT
• ELECTRA
• MobileBERT
• RoBERTa
• RetriBERT
• MPNet
• 上記の変換器アーキテクチャーを備えたSentenceTransformers bi-encoder

Elasticを使えば、NLPを活用して情報を抽出し、テキストを分類し、より関連性の高い検索結果を提供することができます。ElasticでNLPをはじめる

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