自然言語理解（NLU）とは？

1.テキストの前処理

分析を開始する前に、句読点やストップワードなどの不要な要素を取り除き、意味のあるコンテンツに集中するようテキストをクリーニングする。

2.主要コンポーネントの特定

システムは、エンティティ、キーワード、フレーズを抽出し、さらなる分析のためにテキストの最も関連性の高い部分を特定する。

3.文構造の分析

単語の関係や文法を調べることで、NLUは異なる単語や概念が文中でどのように相互作用するかを判断する。

4.意図と目標へのマッピング

抽出されたコンポーネントは、あらかじめ定義された意図や目的に照合され、システムがユーザーの目的を理解するのに役立つ。

5.文脈で理解を深める

過去のやりとりや文脈の手がかりが精度を高めるのに役立ち、NLUシステムが会話の履歴に基づいて応答を調整できるようになる。

6.構造化された出力の生成

最終的にシステムは、アクションを引き起こしたり、コマンドを実行したり、関連情報を配信したりできる構造化されたレスポンスを生成する。

リードジェネレーション

NLUはAIリードジェネレーションの重要な構成要素であり、会話型AIによってリードを絞り込む形態である。自然言語理解を使って、チャットボットは入ってくるリードのニーズや能力を特定することができる。また、リードを特定した後、直接営業担当者とカレンダーミーティングを予約することもできる。

音声アシスタント

Siri、Alexa、Google Assistantのような音声アシスタントは、あなたの音声コマンドの背後にある意図を理解するためにNLUに依存しています。 

例えば、あなたが「午後2時にネイルの予約のリマインダーを設定して」と言うと、アシスタントはあなたの文章を分解し、意図（リマインダーの設定）を特定し、エンティティ（ネイルの予約、明日、午後2時）を抽出する。 

NLUは、これらのアシスタントが口頭での要求を理解し、適切なアクションでフォローアップすることを可能にする。

カスタマーサービス・チャットボット

カスタマーサポートのチャットボットに「私の荷物はどこですか」と入力すると、ボットはNLUを使用して、あなたの意図が配送状況の確認であると判断します。 

必要なエンティティ（注文情報）を抽出し、正しいアップデートを提供する。様々な顧客からの問い合わせを理解し、それに対応するこの能力こそが、NLUを現代のカスタマー・サービス・オートメーションに不可欠なものにしている。

電子メールの仕分けと自動化

NLUは、Eメール自動化システムの背後にもある。例えば、NLUを搭載したツールは、受信したメールを読み、内容を理解し、自動的に "緊急"、"プロモーション"、"会議 "などのカテゴリーに分類することができる。 

これらのシステムは、電子メールの内容に基づいて適切な応答を生成することもできるため、企業のコミュニケーション管理の時間を節約することができる。

フィードバックとアンケートのためのテキスト分析

企業はしばしば、アンケート、レビュー、ソーシャルメディア投稿からのフィードバックを分析するためにNLUを使用する。 

NLUは、書き言葉のパターンや感情を識別するのに役立ち、顧客のニーズや意見を理解することを可能にする。 

例えば、NLUシステムは何百ものカスタマーレビューをスキャンし、センチメント分析を用いて、多くのユーザーが特定の機能について肯定的か否定的かを判断することができる。

トークン化

トークン化とは、AIが処理しやすいように、文章を単語やフレーズのような小さな単位に分割するプロセスである。

例"明日の午後3時に会議を予定する "は、["Schedule," "a," "meeting," "for," "3 PM," "tomorrow"]にトークン化される。

品詞タギング

POSタグは、各単語に名詞、動詞、形容詞などのラベルを付けることで、文の文法構造を識別する。

例例：「会議を予定する」では、AIは「予定」を動詞として、「会議」を名詞としてタグ付けする。

名前固有表現認識 (NER)

名前付き固有表現認識（NER）は、テキスト内の名前、場所、日付などの重要なエンティティを検出し、分類する。

例来週の金曜日にニューヨーク行きのフライトを予約する」では、AIは「ニューヨーク」を場所として、「来週の金曜日」を日付として特定する。

意図的な分類

意図の分類は、ユーザーの入力の背後にある根本的な目標や目的を決定します。

例「2人用のテーブルを予約する」は予約の意思として分類される。

依存関係の解析

係り受け解析は、文の文法構造を理解するために単語間の関係を分析する。

例レポートをマリアに送る」では、AIは「マリア」がレポートの受信者であることを特定する。

文脈分析

文脈分析では、周囲の会話や過去のやりとりを使って、応答が適切かつ正確であることを確認する。

例ユーザーが以前に特定のプロジェクトについて質問した場合、AIはそのコンテキストに基づいて今後の回答を調整することができる。

1.NLUと機械学習やディープラーニングとの関係は？

NLUは、機械学習とディープラーニングの技術に基づいて構築されており、システムは、厳格なルールに依存するのではなく、データから言語パターンを学習することができる。特にディープラーニングは、文脈やニュアンスをより高度に理解するのに役立つ。

2.NLUと自然言語生成（NLG）の違いは？

NLUは機械があなたの言っていることを理解するのを助け、NLGは機械に人間のような言葉で応答させることだ。NLUは読解、NLGはライティングと考えてほしい。

3.現在のNLUの精度はどの程度か、またその精度に影響を与える要因は何か？

NLUは、特に最新のモデルではかなり優れているが、それでも精度は学習データの質とサイズ、使用されるドメイン、曖昧さや俗語の扱い方に左右される。

4.信頼性の高いNLUモデルを構築するには、通常どれくらいのデータが必要ですか？

それは様々だが、一般的に、確かなパフォーマンスを得るためには、インテントやエンティティごとに数千のラベル付けされた例が必要である。

5.NLUエンジンをCRM、カレンダー、データベースなどの他のツールとどのように統合しますか？

通常、NLUエンジンをツール（カレンダーやCRMなど）のAPIに接続し、意図を理解したら、ミーティングのスケジューリングや顧客データの取得など、ユーザーの入力に基づいたアクションをトリガーできるようにする。