自然言語処理と自然言語理解：2024年徹底ガイド

ステップ1。ステップのタイトルは、予想通りここに入る。

コンピュータは、プログラミング命令やあらかじめ決められた平易な言語の命令に反応することに優れているが、自然言語を理解するのはまだ初期段階にすぎない。

例えば、「電話を切れ」というような単純な命令には、その意味を形成する歴史的、口語的な文脈がある。人間の頭ではこのフレーズをすぐに理解できるが、コンピューターはそうではないかもしれない。

幸いなことに、自然言語処理（NLP）の進歩により、人間が言語を通じて自然にコミュニケーションをとる方法を理解する上で、コンピュータが優位に立てるようになった。

この分野での成功は、カスタマーサービス、ナレッジマネジメント、データキャプチャなど、数え切れないほどの新しいビジネスチャンスを生み出す。実際、自然言語理解は、Botpress が企業として達成しようとしていることの中心にあります。機械が人間をよりよく理解するのを助けることが、会話型AIの開発を鼓舞する目標なのです。

自然言語機能の実装はより身近になったが、そのアルゴリズムは多くの開発者にとって "ブラックボックス "のままであり、チームがこれらの機能を最適に利用することを妨げている。どのような学習データを使ってこれらのインテリジェント・マシンを学習させるかを決定するためには、その仕組みの基本を把握することが不可欠である。適切なトレーニング・データを選択し、適用することが成功には不可欠である。

この記事では、自然言語の基礎とその機能について概説する。また、いくつかの主要な使用例を検討し、独自の自然言語ソリューションを開始する方法についての推奨事項を提供します。

自然言語処理とは何か？

自然言語処理は、コンピュータと人間の言語との相互作用を研究する人工知能の一分野である。言語学とコンピュータサイエンスを組み合わせた研究分野である。NLPの目的は、自然言語入力を構造化データに変換することである。そのために、品詞タグ付け、名前付きエンティティ認識、構文解析など、多数のタスクを使用する。

自然言語理解（NLU）とは？

自然言語理解とは、言語を理解することである。私たちと同じように、テクノロジーは理解しなくても何かを聞いたり読んだりすることができる。NLUは会話インターフェースを強化するテクノロジーだ。理解する部分がなければ、会話はほとんど不可能か、よくてもぎこちないものになる。

NLUの仕組み

他のAIソリューションと同様、このテクノロジーもトレーニングを必要とする。意図検出は、チャットボット開発者が提供するトレーニングデータと、プラットフォーム・エンジニアが選択するテクノロジーに依存する。これらのスペシャリストは、ツールがその機能（その機能が外部顧客へのサービスであろうと、ナレッジマネジメントで内部ユーザーを支援することであろうと）のコンテキスト内でユーザーを理解できるように、トレーニングデータを提供しなければならない。たとえトレーニングを受けても、NLUは、会話がその中核機能から離れ、より一般的になるにつれて、迷子になってしまうだろう。

幸いなことに、これらの技術は特定のユースケースにおいて非常に効果的である。トレーニングの最適化と実行は、ほとんどの開発者や技術者でないユーザーにとっても手の届かないものではない。コンピューティング・パワーが飛躍的に向上したこともあり、AIにおける最近のブレークスルーは、これらのソリューションの適用をこれまで以上に簡単で、近づきやすく、手頃なものにしている。

"その理解を得るために、機械は品詞を理解し、生成し、エンティティを抽出し、理解し、単語の意味を決定し、概念、フレーズ、コンセプト、文法を意図と意味の全体像に結びつけるためにはるかに複雑な処理活動を使用できる必要があります。"Forbes, "人間の音声を理解する機械：AIの会話パターン」2020年6月号

私たちが思っている以上に、言語は複雑なものだ。だから、そのニュアンスをすべて考慮し、その言語の背後にある人間の意図をうまく判断するソフトウェアを作ることもまた複雑なのである。しかし、人間の知能と同様に、AIの十分な訓練によって、機械はこうした複雑さを克服することができる（訓練データが十分に整っていれば）。

AIのトレーニングには、それぞれのAIの用途やコンテキストに特有の要件がある。例えば、NLUを採用したチャットボットを、航空券のカスタマーサービス業務で使用できるように訓練することを想定してみよう。このチャットボットは、顧客の自然言語を処理して、フライトの予約や旅程の調整を支援する。

この場合、チャットボット開発者は、マシンの自然言語アルゴリズムにインテント・データを提供しなければならない。このデータは、旅行客が予約を作成または変更するために使用する一般的なフレーズで構成されています。自然言語アルゴリズム（機械学習機能）は、会話アシスタントが似たような意味だが異なる単語を持つフレーズを認識できるように、データ上で自分自身を訓練する。

理想的には、このトレーニングによって会話アシスタントはほとんどの顧客シナリオを処理できるようになり、人間の深い能力が必要とされない退屈な通話から人間のエージェントを解放することができる。一方、会話アシスタントは、より複雑なシナリオを人間のエージェントに委ねることができる（例えば、人間の共感が必要な会話）。このような機能が備わっていても、開発者はアルゴリズムに多様なデータを供給し続け、顧客の行動やビジネスニーズの変化に合わせて内部モデルを較正できるようにしなければならない。

この目的のために、単語ベクトル化と呼ばれる方法は、単語やフレーズを対応する「ベクトル」、つまり機械が結果を予測し、単語の類似性を識別し、意味論をよりよく理解するために使用できる実数値にマッピングする。単語のベクトル化は、機械が自然言語を理解する能力を大幅に拡張するものであり、これらの技術の進歩的な性質と将来の可能性を例証するものである。

データセット構築のヒント