NLP とは何ですか?
自然言語処理 (NLP) は、コンピュータが人間の言語を解釈し、操り、理解できるようにする機械学習テクノロジーです。今日の組織は、E メール、テキストメッセージ、ソーシャルメディアのニュースフィード、動画、音声など、さまざまなコミュニケーションチャネルからの大量の音声およびテキストデータを有しています。これらの組織は NLP ソフトウェアを使用して、このデータを自動的に処理し、メッセージに含まれる意図や感情を分析し、人間のコミュニケーションにリアルタイムで応答します。
NLP が重要なのはなぜですか?
自然言語処理 (NLP) は、テキストと音声データを完全かつ効率的に分析するために重要です。日常会話で典型的に生じるさまざまな方言、スラング、文法の不規則性にも対応できます。
企業は、次のような複数の自動タスクにこれを使用しています。
• サイズの大きい文書を処理、分析、アーカイブする
• 顧客からのフィードバックやコールセンターの録音を分析する
• 自動化されたカスタマーサービスのためにチャットボットを実行する
• who-what-when-where (誰-何-いつ-どこ) の質問に回答する
• テキストを分類および抽出する
また、顧客向けアプリケーションに NLP を統合して、顧客とより効果的にやり取りすることもできます。例えば、チャットボットは顧客の照会事項を分析してソートし、一般的な質問に自動的に回答し、複雑な照会事項をカスタマーサポートにリダイレクトします。このオートメーションは、コストを削減し、エージェントが冗漫な照会に対応する必要をなくし、顧客満足度を改善するのに役立ちます。
ビジネスにおける NLP のユースケースにはどのようなものがありますか?
企業は自然言語処理 (NLP) ソフトウェアとツールを使用して、オペレーションを効率的かつ正確に簡素化、自動化、合理化します。ユースケースの例をいくつか以下に示します。
機密データのマスキング
保険、法律、ヘルスケア分野の企業は、医療記録、財務データ、個人データなどの大量の機密文書を処理、分類、検索しています。手動による確認に代えて、企業は NLP テクノロジーを利用して個人を特定できる情報をマスキングし、機密データを保護します。例えば、Chisel AI は、保険会社が Amazon Comprehend を使用して、保険証券番号、有効期限、その他の顧客の個人的な属性を非構造化ドキュメントから抽出するのをサポートします。
カスタマーエンゲージメント
NLP テクノロジーにより、チャットや音声ボットが顧客と会話するときに、より人間らしく応答します。企業はチャットボットを使用して、運用コストを最小限に抑えながら、カスタマーサービスの機能と質を強化しています。 チャットボットソフトウェアを構築する PubNub は、Amazon Comprehend を使用して、ローカライズされたチャット機能を世界中の顧客のために導入しています。 T-Mobile は NLP を使用して、顧客のテキストメッセージ内の特定のキーワードを識別し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供します。 オクラホマ州立大学は、機械学習テクノロジーを利用して学生の質問に回答する Q&A チャットボットソリューションをデプロイしています。
ビジネス分析
マーケティング担当者は、Amazon Comprehend や Amazon Lex などの NLP ツールを使用して、顧客が会社の製品やサービスに対して何を感じているかについて、根拠のある認識を得ることができます。特定のフレーズをスキャンすることにより、書面のフィードバックに含まれる顧客の気分や感情を測定できます。例えば、Success KPI は、企業が感情分析において目的の領域に集中し、コンタクトセンターが通話分析から実用的なインサイトを引き出すのに役立つ自然言語処理ソリューションを提供します。
NLP はどのように機能しますか?
自然言語処理 (NLP) では、計算言語学、機械学習、深層学習のモデルを組み合わせて人間の言語を処理します。
計算言語学
計算言語学は、コンピュータやソフトウェアツールを使用して人間の言語モデルを理解し、構築する科学です。研究者は、構文分析や意味分析などの計算言語学の手法を用いて、機械が会話における人間の言語を理解するのに役立つフレームワークを作成します。翻訳ソフトウェア、テキスト読み上げシンセサイザー、音声認識ソフトウェアなどのツールは、計算言語学に基づいています。
機械学習
機械学習は、効率を改善するためにサンプルデータを使用してコンピュータをトレーニングするテクノロジーです。人間の言語には、皮肉、比喩、文構造のバリエーションなどのいくつかの機能に加えて、人間が学ぶのに何年もかかる文法や使用法の例外などがあります。プログラマーは、機械学習の手法を使用して、これらの機能を最初から認識して正確に理解するよう NLP アプリケーションに教えます。
深層学習
深層学習は、人間のように学習し、考えることをコンピュータに教える、機械学習の特定の分野です。これには、人間の脳に似せるように構造化されたデータ処理ノードで構成されるニューラルネットワークが含まれます。深層学習では、コンピュータは入力データの複雑なパターンを認識および分類し、相互に関連付けます。
NLP の実装ステップ
通常、NLP の実装は、クラウドデータウェアハウス、アンケート、E メール、または内部ビジネスプロセスアプリケーションなどのソースから非構造化テキストや音声データを収集して準備することから始まります。
前処理
NLP ソフトウェアは、トークン化、ステミング、レンマ化、ストップワード削除などの前処理技術を使用して、さまざまなアプリケーション用のデータを準備します。
これらのテクニックの説明は次のとおりです。
- トークン化は、文を個別の語句単位に分割します。
- ステミングとレンマ化は、単語を語幹に単純化します。例えば、これらのプロセスは「starting」(開始中) を「start」(開始) に変換します。
- ストップワード削除では、「for」(の) や「with」(と) など、文に有意な意味を与えない単語が削除されます。
トレーニング
研究者は、前処理されたデータと機械学習を使用して、提供されたテキスト情報に基づいて特定のアプリケーションを実行する機械学習で NLP モデルをトレーニングします。NLP アルゴリズムをトレーニングするには、アルゴリズムの精度を高めるために大量のデータサンプルをソフトウェアに提供する必要があります。
デプロイと推論
その後、機械学習のエキスパートは、モデルをデプロイしたり、既存の本番稼働環境に統合したりします。NLP モデルは入力を受け取り、モデルの設計時に念頭に置かれていた特定のユースケースのために出力を予測します。ライブデータで NLP アプリケーションを実行して、必要な出力を取得できます。
NLP タスクとは何ですか?
自然言語処理 (NLP) 手法、または NLP タスクは、人間のテキストまたは音声を、コンピュータプログラムが簡単に理解できる小さな部分に分割します。NLP の一般的なテキスト処理および分析機能を以下に示します。
品詞のタグ付け
これは、NLP ソフトウェアが、名詞、動詞、形容詞、副詞などの文脈上の使用法に従って、文中の個々の単語にタグを付けるプロセスです。これは、単語が相互に有意義な関係を形成している方法をコンピュータが理解するのに役立ちます。
語義の曖昧さ回避
いくつかの単語は、異なるシナリオで使用される場合、異なる意味を持つ場合があります。例えば、「bat」という単語は、次の文では異なる意味を持ちます。
- 「A bat is a nocturnal creature.」(コウモリは夜行性の生き物です。)
- 「Baseball players use a bat to hit the ball.」(野球選手はバットを使ってボールを打ちます。)
語義の曖昧さ回避により、NLP ソフトウェアは、言語モデルをトレーニングするか、辞書の定義を参照することによって、単語の意図された意味を識別します。
音声認識
音声認識は、音声データをテキストに変換します。このプロセスは、単語を小さな部分に分割し、日常会話におけるアクセント、不明瞭な発音、イントネーション、不適切な文法の用法を理解することを伴います。 音声認識の主な用途は文字起こしです。これは、Amazon Transcribe などの音声テキスト変換サービスを使用して実行できます。
機械翻訳
機械翻訳ソフトウェアは、自然言語処理を使用して、文脈上の正確さを保ちながら、テキストまたは音声をある言語から別の言語に変換します。 機械翻訳をサポートする AWS のサービスは Amazon Translate です。
名前付きエンティティ認識
このプロセスでは、人、場所、イベント、会社などの一意の名前が識別されます。NLP ソフトウェアは、名前付きエンティティ認識を使用して、文中の異なるエンティティ間の関係を識別します。
次の例を考えてみましょう。「Jane went on a vacation to France, and she indulged herself in the local cuisines.」(ジェーンは休暇でフランスに行き、地元の料理にふけりました)
NLP ソフトウェアは、文中の特殊なエンティティとして「Jane」と「France」(フランス) を選択します。これは、同じエンティティを説明するために異なる単語が使用されているかどうかを判断する相互参照解決によってさらに拡張できます。上記の例では、「Jane」と「she」(彼女) は両方とも同じ人を指していました。
感情分析
感情分析は、テキストデータによって伝達される感情を解釈するための人工知能ベースのアプローチです。NLP ソフトウェアは、不満、幸福、疑い、後悔、その他の隠れた感情を示す語句を探すために、テキストを分析します。
自然言語処理に対するアプローチにはどのようなものがありますか?
自然言語処理 (NLP) に対する一般的なアプローチをいくつか以下に示します。
教師あり NLP
教師あり NLP の手法では、ラベル付きまたは既知の入出力のセットを使用してソフトウェアをトレーニングします。このプログラムは、最初に大量の既知のデータを処理し、未知の入力から正しい出力を生成する方法を学習します。例えば、企業は NLP ツールをトレーニングして、特定のラベルに従ってドキュメントを分類します。
教師なし NLP
教師なし NLP は、統計言語モデルを使用して、ラベルなしの入力が供給されたときに発生するパターンを予測します。例えば、テキストメッセージのオートコンプリート機能は、ユーザーのレスポンスをモニタリングすることにより、文にとって意味のある関連単語を提案します。
自然言語理解
自然言語理解 (NLU) は、文の背後にある意味を分析することに焦点を当てた NLP のサブセットです。NLU を使用すると、ソフトウェアは異なる文で類似の意味を見つけたり、異なる意味を持つ単語を処理したりできます。
自然言語生成
自然言語生成 (NLG) は、特定のキーワードやトピックに基づいて、人間が行うように、会話型テキストの作成に重点を置いています。例えば、NLG 機能を備えたインテリジェントなチャットボットは、カスタマーサポート担当者と同様の方法で顧客と会話できます。
AWS は NLP タスクをどのようにサポートできますか?
AWS は、あらゆるレベルの専門知識を持つお客様に、極めて幅広く、極めて完全な一連の人工知能および機械学習 (AI/ML) サービスを提供しています。これらのサービスは、包括的なデータソースセットに接続されています。
ML のスキルがないお客様、市場投入までの時間を短縮したいお客様、または既存のプロセスやアプリケーションにインテリジェンスを追加したいお客様向けに、AWS はさまざまな ML ベースの言語サービスを提供しています。これらにより、企業はあらかじめトレーニングされた音声用 API、書き起こし、翻訳、テキスト分析、チャットボット機能を用いることで、その AI アプリケーションに容易にインテリジェンスを追加できます。
AWS ML ベースの言語サービスのリストは次のとおりです。
- Amazon Comprehend は、テキストからインサイトや関係性を発見するのに役立ちます
- Amazon Transcribe は、自動音声認識を実行します
- Amazon Translate は、テキストを流ちょうに翻訳します
- Amazon Polly は、テキストを自然な音声に変換します
- Amazon Lex は、顧客と交流するためのチャットボットの構築を支援します
- Amazon Kendra は、エンタープライズシステムをインテリジェントに検索して、探しているコンテンツをすばやく見つけます
ビジネス全体で標準の自然言語処理 (NLP) ソリューションを作成したいとお考えのお客様は、Amazon SageMaker をご検討ください。 SageMaker は、フルマネージドインフラストラクチャ、ツール、およびワークフロー (ビジネスアナリスト向けのノーコードのサービスを含む) を使用して、あらゆるユースケースのために、データの準備や、ML モデルの構築、トレーニング、およびデプロイを簡単に実行できるようにします。
Hugging Face on Amazon SageMaker を使用すると、トランスフォーマーと呼ばれる NLP モデルのオープンソースプロバイダーである Hugging Face から事前にトレーニングされたモデルをデプロイしてファインチューニングできます。これにより、これらの NLP モデルのセットアップと使用にかかる時間が数週間から数分に短縮されます。
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