による写真 ローマのオジンツォフ
機械があなたの言葉や気持ちを理解できる世界を想像してみてください。コンピューターに話しかけると応答してくれる場所。そして、テクノロジーがテキストを精査して要約してくれるところもあります。ちょっと待って。何も想像する必要はありません。NLP が導入された今日、それが現実になっています。
AI の下位分野として、自然言語処理 (NLP) がテクノロジーの画期的な進歩として台頭し、コンピューターが人間の言語を使用して通信できるようになります。その 市場規模 18.9 年の評価額は 2023 億ドルで、68 年までに 2028 億ドルに成長すると予想されています。チャットボットから機械翻訳、文書分析に至るまで、現代世界における NLP の多様な応用を考えれば、これについて驚くべきことではありません。
この投稿では、NLP がビジネスにもたらす変革的な影響、そのユースケース、業界ごとの実例について説明します。また、自然言語処理の利点、その課題、そして自然言語処理がもたらす将来の機会についても簡単に触れます。
NLP は、言語学、統計学、および機械学習 (ML) 技術を組み合わせたもので、大量のデータの処理を可能にします。これにより、コンピューターは人間の言語のニュアンスを把握し、文脈を理解し、意味のある方法で応答できるようになります。言い換えれば、NLP アルゴリズムは人間と AI のコミュニケーションの橋渡しをすることを目的としています。
しかし、常にそうであったわけではありません。以下のインフォグラフィックは、NLP が今日の可能性に達するまでの時間の経過に伴う進化を示しています。 NLP 導入の主な推進要因は、計算能力の向上、AI と機械学習の進歩、データの可用性でした。後者は主に、拡張性が向上し、データの保存と処理のコストが削減されたクラウドのおかげで発生しました。
NLP の進化
NLP の進化は、ルールベースのシステムから、言語を「理解する」ことを学習できる ML アルゴリズムへの移行でもありました。ルールベースのアプローチでは、専門家が各ルールを NLP で手動でエンコードします。そのため、これらのシステムは機械学習と比較して静的であり、適応性がありません。
NLP の性質をさらに探求すると、人間の言語を理解し、対話するというその基本的な目的についても言及する必要があります。したがって、以下を区別します。
- 意味の抽出に関係する自然言語理解 (NLU)。曖昧さや文脈の違いに対処しながら、書き言葉と話し言葉の複雑さとニュアンスを理解するのに役立ちます。たとえば、NLU はアクセントを区別したり、スラングを理解したりするのに役立ちます。
- 自然言語生成 (NLG)。データから人間のような応答を生成します。 NLG は、統計手法と言語モデルを使用して大量のデータを分析し、会話形式でユーザーのクエリに「応答」するのに役立ちます。テキストの要約、機械翻訳、コンテンツの作成も処理します。
自然言語理解と自然言語生成
ここで、NLP がどのように機能するかを概説します。基本的に、次の 2 つのステップがあります。
- テキストを機械が理解できるものに変換する
- テキストを分析して実際に文脈や言語を理解し、意味を抽出する
同時に、機械がこれら 2 つのアクションを実行できるようにするために、自然言語処理システムの内部では多くのことが行われています。 NLP がどのようにより良く機能するかを理解するために、主要な NLP コンポーネントを簡単に見てみましょう。
- トークン化: テキストを単語やフレーズ (トークン) などの小さな単位に分割し、より小さく管理しやすい塊で処理すること
- 構文分析: 文法構造を解析して文内の構文関係を適切に理解すること
- 品詞タグ付け: 文中の単語に文法タグ (名詞、動詞など) を割り当て、構文分析に追加します。
- 意味分析: 単語、フレーズ、文章の背後にある意味とコンテキストを理解するため
- センチメント分析: テキスト内で表現されているセンチメントや感情 (ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど) を判断します。
- 固有表現認識 (NER): 実体 (名前、組織、場所など) を識別し、分類するため。
- 統計モデルと ML モデル: 大量のデータを処理および分析します。教師あり ML アルゴリズムは、テキスト分類やセンチメント分析などのタスクに最適に機能しますが、教師なしアルゴリズムはクラスタリングやトピック モデリングに最適です。
- 言語モデル: コンテキスト内の単語シーケンスの確率を予測します。この手法は、オートコンプリートや言語生成タスクで広く使用されています。
- 言語翻訳モデル: テキストをある言語から別の言語に変換します。ニューラル機械翻訳などの高度なモデルにより、翻訳の精度が大幅に向上します。
- 言語生成テクニック: データまたは与えられたコンテキストに基づいて人間のような応答を生成します。このアプローチは、チャットボット、テキスト要約などに使用されます。
これらのコンポーネントの組み合わせと統合により、データ サイエンティストは強力な NLP システムを構築し、AI コミュニケーションの結果の向上に貢献できます。
自然言語処理は業界全体で勢いを増すばかりで、新しいアプリケーションが毎年登場しています。以下では、NLP によるコミュニケーションの変革によるビジネスの可能性について詳しく知るために、NLP の最も一般的な使用例を確認します。
NLP の主な用途
会話型 AI とチャットボット
NLP について考えるときに最初に思い浮かぶのは、スマート仮想アシスタントとチャットボットです。今日の NLP 会話型 AI システムは、ユーザーとの本物で状況に応じた適切な対話を行うのに十分なほど洗練されています。
Siri や Alexa などの仮想アシスタントは、リマインダーの設定、電話の発着信、駐車場所の検索などの小さなタスクを処理するために、私たちの日常的に使用されています。 NLP ベースのチャットボットは、サポート サービスを拡張し、パーソナライゼーションを向上させることでビジネスに貢献します。
Tidio が開発した以下の Lyro チャットボットを見てください。通常のチャットボットとは異なり、Lyro はサポート エージェントからのトレーニングを必要としません。同社はチャットボットをアクティブ化し、すぐにユーザーのクエリに応答し始めます。
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ティディオ
機械翻訳
機械翻訳は、NLP の 2 番目に顕著な使用例です。学生、言語翻訳者、観光客、その他多くの人が、今日では Google 翻訳なしの生活を想像することはできません。機械翻訳は NLP のずっと前から存在していましたが、次のような点で機械翻訳を新たなレベルに引き上げました。
- トランスを使用して精度と流暢性をさらに高める
- リアルタイム言語翻訳の促進と促進
- 従来の逐語訳手法を廃止し、文脈を意識した翻訳を可能にする
- 文化的嗜好や地域の方言を考慮したコンテンツのローカライゼーションを支援します。
より具体的に説明するには、次のとおりです DeepL、あまり知られていないが、Google 翻訳の競合相手です。このツールは 26 言語への翻訳をサポートしており、ユーザーが言語の壁を打ち破ることができます。アプリの統合とウェブサイト翻訳ウィジェットもあります。
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ディープル
文書管理
NLP には、文書化の精度と効率の向上に役立つ独自の音声テキスト変換機能もあります。テキストを入力する代わりにディクテーションするなどの単純な使用例を除いて、次のことについても話すことができます。
- テキストの要約: AI によって提供される自動要約は、大量の情報を素早く消化する必要がある場合に役立ちます。 NLP は単に長いテキストを要約するだけではありません。キーワード抽出と文のランク付けにより、重要なポイントを捉えて一貫した方法でテキストを要約することができます。
- 情報抽出: NLP の他のアプローチの中でも、NER は自動化された情報検索と知識発見に特に効率的です。これにより、研究者が膨大な量の情報に目を通す必要がなくなり、時間と労力が大幅に節約されます。
- テキストの分類: 大量のテキスト データの場合、NLP はその分類に役立ちます。同社はデータをより整理すると同時に、情報へのアクセス性も向上するという恩恵を受けています。
コンテンツ生成
NLP はイベントやデータの本質を捉える能力があるため、指定された情報に基づいてコンテンツを生成できます。おそらく誰もがすでに聞いたことがあるでしょう AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 そして、適切なプロンプトを備えたユニークで意味のあるコンテンツをどのように作成するかについて説明します。このようなモデルは、製品の説明書、ソーシャル メディアの投稿、記事、電子メールなどの作成を支援することで、コンテンツ作成者の作業を容易にします。
GPT ほど主流ではない AI コンテンツ作成ツールの例を考えてみましょう。 オウリーライターAI SMM に関しては、マーケティング担当者の作業時間を節約できます。投稿のキャプションの作成からコンテンツのアイデアの生成、投稿の作成に至るまで、このツールはソーシャル メディアの専門家がライターの障害を克服し、より効率的に作業するのに役立ちます。
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Hootsuite
音声認識
NLP のもう 1 つの優れたアプリケーションは音声認識です。これにより、機械が話し言葉を書き言葉に翻訳できるようになります。この場合も、Siri や Google アシスタントなどの音声アシスタントが最も分かりやすい例です。
文字起こしサービスや音声制御デバイスなど、音声認識のユースケースは他にもまだたくさんあります。ドライバーがハンズフリーで車を安全に制御できる機能について思い出してください。また、スマートホームデバイスはすべてNLPに基づいて開発されています。
感情分析
NLP 手法の 1 つである感情分析は、顧客レビューやソーシャル メディアの感情を分析して、製品やサービスに関する一般の意見を取得したり、トレンドを追跡したりするのに最適です。
たとえば、NLP は、企業が最近の製品発売に関する顧客からのフィードバックを分析し、顧客満足度を高めるためにより多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。また、次のようなソーシャル メディア監視用のアプリも強化されます。 ブランドウォッチ。これらは、企業がブランドに対する世論や感情を知り、傾向を追跡し、オンラインでの評判を管理するためにソーシャル ネットワーク コンテンツを監視します。
による画像 ブランドウォッチ
検索エンジン最適化
Google などの検索エンジンは、検索結果の精度を向上させるために NLP を使用します。このアプローチは、クエリの背後にあるユーザーの意図をよりよく理解し、最も関連性の高い検索結果と照合するのに役立ちます。
スパムフィルタリング
NLP が革命をもたらしたもう 1 つの分野には、スパム フィルタリングがあります。ここでは、電子メールだけでなく、他のアプリケーションについても説明します。例えば、 YouTubeは NLP は、ビデオのコメント セクションのスパム データをフィルタリングします。これは、スパムをフィルタリングするために Naïve Bayes 分類器を使用してトレーニングされた TubeSpam と呼ばれるツールを使用します。
NLP アプリケーションのリストはさらに長くなります。最大のユースケースについては説明しましたが、オートコレクト機能やオートコンプリート機能、不正行為検出などの小規模なユースケースは省略しました。調査をより充実させるために、NLP が業界をどのように変革するかの実例について話しましょう。
NLP はさまざまな業界で導入され成功していますが、最大の市場シェアはテクノロジー、ヘルスケア、小売、金融サービス、保険、マーケティングの分野です。それぞれの詳細については、こちらをご覧ください。
業界別の世界の NLP 市場シェア
顧客サービス
NLP ベースのチャットボットと仮想アシスタントは、顧客サービスを永遠に変えてきました。現在、顧客は 24 時間年中無休のサポートを受けることができ、エージェントは作業負荷が軽減されます。 Erica — Bank of America が作成したチャットボット — は、顧客に財務サポートとガイダンスを提供し、オンライン バンキングの操作を支援します。 NLP により、Erica はユーザーの好みとニーズを学習し、パーソナライズされた推奨事項を提供できます。
顧客サービスにおける NLP の使用の具体的な例を見てみましょう。
- ユーザーのリクエストを理解し、適切な人間のエージェントに指示する NLP ベースの音声アシスタント
- 質問への回答、情報の確認、予約のスケジュールなどの単純なタスクを実行する自動チャットボット。
- デバイスやサービスとのハンズフリー対話のための仮想アシスタントの使用
- 顧客フィードバック分析と感情分析 — たとえば、チャットボットは不満を抱いた顧客に対応するときに謝罪から始めることができます。
Eコマースと小売
Amazon、eBay、Walmart など、今日のほとんどの信頼できる電子商取引 Web サイトは、NLP を利用したセマンティック検索を使用しており、これにより商品の可視性と検索エクスペリエンスが向上しています。キーワードの一致とは対照的に、セマンティック検索はより直観的であり、クエリの背後にあるユーザーの意図を理解することを目的としています。
NLP には、セマンティック検索のほかに、小売業でも次のような応用例があります。
- ブランドロイヤルティをより深く理解し、最終的にブランドを強化するための顧客感情分析
- 音声アシスタントによる会話型コマース
- パーソナライズされた製品の推奨事項
教育
教育の分野では、NLP が最も創造的な使用例を持っています。好例としては、Coursera のコース推奨システムが挙げられます。これは、ユーザーが興味に基づいて最適なコースを見つけるのに役立ちます。文章を明瞭で間違いのないものにする NLP ベースのソリューションである、人気の Grammarly についても考えてみましょう。
教育における NLP の他の例としては、以下が挙げられますが、これらに限定されません。
- インテリジェントな個別指導システム
- 教科書やその他のトレーニング資料に基づいた試験問題の生成
- 自動採点とフィードバック分析
- 盗作検出ソフトウェア
- アダプティブラーニングと生徒への個別指導とフィードバック
金融と銀行
銀行から、あなたの口座における不審な行為について尋ねる電話を受けたことがありますか?これらの呼び出しは通常、NLP によってトリガーされます。不正行為の検出は、財務における NLP の最大の応用の 1 つです。かつて、不正行為を示すために特別に開発された Mastercard Decision Intelligence は、同社の 不正行為を50%削減する。解決策の可能性を自分で確認してください。
代替タグ: Mastercard Decision Intelligence
金融分野で NLP が採用される他の 2 つの方法は次のとおりです。
- 財務報告書、ソーシャルメディア投稿、ニュース記事などのさまざまなテキストデータに対するセンチメント分析により、株価や市場変動を予測し、トレーダーや投資家がより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにします。
- 財務報告書や文書からのデータ抽出、および迅速な更新のための財務ニュースの要約
ヘルスケア
NLP テクノロジーは、医療提供者が臨床メモや患者情報を要約および分類するのに役立ちます。こうすることで、データにすばやくアクセスし、ドキュメントを整理しておくことができます。電子医療記録は主に自然言語処理のおかげで可能になりました。
また、NLP は文字起こしを支援し、医師がメモを書き取り、手動によるデータ入力を最小限に抑えることができます。臨床 NLP システムは、診断、治療計画の作成、個別化された治療の推奨に役立ちます。たとえば、Merative LP は、患者のがん治療計画の開発に NLP アルゴリズムを使用しています。
保険
金融と同様に、保険でも NLP が不正請求を特定するために使用されます。 NLP は、顧客プロファイル、コミュニケーション、ソーシャル ネットワークなどのさまざまな種類のデータを分析することにより、不正行為の兆候を検出し、さらなる検査のためにこれらの申し立てを送信します。の トルコの保険会社 ML ベースの不正検出システムに切り替えた後、ROI が 210% 向上しました。
ML 不正検出システムの仕組み
保険会社も、テキスト マイニングと市場インテリジェンスの助けを借りて業界の動向を監視することで、NLP の恩恵を受けることができます。このようにして、企業は競合他社の状況を把握し、よりデータに基づいた意思決定を行うことができます。
法律
法律分野では、文書を扱う際に NLP が最も役に立ちます。法律専門家は、契約書のレビューと分析、文章の要約、訴訟結果の分析などにこのテクノロジーを使用できます。NLP アルゴリズムは、弁護士や弁護士が大量の法律文書に目を通し、特定の日付、条項、または条項を見つけるのに役立ちます。
Luminance は NLP を使用してデュー デリジェンスと契約レビューの効率を高めます。より汎用的な GPT とは対照的に、このモデルは 150 億 XNUMX 万件以上の法的文書に基づいてトレーニングされ、業界の専門家によって検証されました。会社はユーザーに約束します 最大 90% の時間を節約 自動化された契約処理を通じて。
これとは別に、法律専門家は、規制遵守の監視、監視記録の分析、法律調査に NLP を適用します。
製造とサプライチェーン
他のどこでも同様に、製造およびサプライ チェーンにおける NLP は、データを整理し、コミュニケーションを合理化するのに最適です。たとえば、大量の出荷書類を分析して選別し、物流上の課題を解決するのに役立ちます。
チャットボットは、顧客やベンダーの問い合わせに迅速に応答するのに役立ちます。テスラは、はるか昔に優れた顧客エクスペリエンスを提供するためにチャットボットを導入しました。これらは試乗のスケジュールを設定し、テスラ車に関する簡単な質問に答えます。
チャットボットをメーカーの ERP またはその他のレガシー システムと統合することにより、情報を 1 か所に保管し、部門間のコラボレーションを向上させることもできます。
マーケティング
前述したように、センチメント分析は、ブランドに関する顧客の意見を理解するためにマーケティングで広く使用されています。これは、パーソナライズされた製品やサービスを顧客に提案し、意思決定を強化するのに役立ちます。たとえば、マクドナルドは NLP を使用してソーシャル メディア上の顧客の苦情を監視し、これらの苦情に正しく対応できるように従業員を訓練しています。
NER の助けを借りて、NLP はトレンドのトピックや顧客の洞察を特定し、販売資料や製品設計の改善にさらに活用するためにも活用されます。
採用情報
採用においては、求職者の選考にNLPを活用し、精度とスピードを向上させています。たとえば、Intelliarts が開発した B2B 求人プラットフォームは、求人サイトや LinkedIn などのソーシャル メディア サイト上の候補者のプロフィールと職務内容を照合できます。さらに、このソリューションは多様性、公平性、包括性 (DEI) の原則に準拠しています。途中で、お客様は、DEI 要件を意図したとおりに合理化された候補者調達を実現できます。
B2B 人材調達プラットフォーム
業界における NLP の人気の高まりとその進歩にもかかわらず、既存のシステムに統合するまでには依然としていくつかの課題が存在します。課題とそれに対する潜在的な解決策の両方を以下に示します。
NLP の課題と解決策
NLP は発展を続けており、上記の課題に取り組むための新しいソリューションが登場しています。同時に、NLP 研究には新しい応用やトレンドが現れています。 NLP の最新の開発と、NLP が人間と AI のインタラクションにどのような革命をさらにもたらすかを見てみましょう。
- 事前トレーニングと転移学習: GPT-3 や T5 などの事前トレーニングされたモデルは、今日の NLP における最も重要な進歩の XNUMX つです。そして、その効率的な結果と、あるタスクから学んだ知識を他のタスクやドメインに適応させる転移学習の機会のおかげで、この傾向は確実に残ります。
- マルチモーダル NLP: NLP はついにテキストを超え、研究者は音声、ビデオ、画像でその機能を試しています。マルチモダリティは、ビデオキャプションから自動運転車、より正確な感情分析に至るまで、さまざまな分野で応用されています。
- 会話型 AI: NLP のマルチモダリティは、人間と AI の対話をより自然かつ直観的にすることを目的とした会話型 AI の前にも現れています。スマートホーム用の音声アシスタントは、現在研究者にとっておそらく最も関心のあるものでしょう。
- 多言語 NLP: グローバル コミュニケーションを強化し、情報アクセスと文化的多様性を高める機会があるため、多言語および言語間 NLP は研究者に興味を持っています。
- 説明可能で信頼できる AI: 説明可能で信頼できる AI の需要とは、NLP におけるユーザーの信頼、説明責任、責任を強化することを指します。これは、医療、教育、法律などの機密性の高い分野に特に関係します。
- 倫理的で責任ある AI: 研究者は、NLP における偏見、公平性、倫理的懸念に対処し、より責任ある AI アプリケーションを作成することも目指しています。ここでの優れた例は、AI によって操作されたビデオおよびオーディオ情報を識別してフラグを立てるディープフェイク検出です。
NLP における進行中の研究分野
NLP の概念は人間と機械の相互作用に革命をもたらし、情報へのアクセス方法やコミュニケーションの方法を再構築しました。 AI とディープラーニングの統合により、コンピューターはテキストの読み取り、音声の解釈、会話の分析、感情の判断などの機能を獲得し、データから貴重な洞察を抽出する際の NLP の力を証明しました。
今日では、チャットボットや仮想アシスタントから感情分析、言語翻訳に至るまで、NLP の無限の可能性が見えてきます。これらはすでに多くの業界を変革し、ユーザー エクスペリエンスを向上させています。しかし、NLP における現在進行中の研究開発は、さらなる進歩とトレンドを特徴とするさらに明るい未来を約束しています。これにより、コミュニケーションがこれまで以上にシームレスで包括的なものになる可能性があります。
オレナ・ジェレベツカ のコンテンツライターです インテリアーツ、データ サイエンスと ML の最新ニュースとイノベーションについて書いています。彼女は 7 年の執筆経験があり、技術的なトピックを調査するときにさらに深く掘り下げるのが好きです。
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- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
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- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源： https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
