自然言語理解（NLU）とは何か？

コンピュータの前に座ったまま、仕事をこなすためにどんな行動をとればいいのかわからなくなったことはないだろうか。もしあなたが、コンピューターに話しかければあなたの言うことを理解してくれるのに、と思ったことがあるのなら、それは幸運なことだ。自然言語理解のおかげで、コンピューターは私たちの言葉の意味を理解できるだけでなく、言語を使って私たちの生活や仕事の環境を新しいエキサイティングな方法で向上させることができる。

自然言語理解（NLU）とは何か？

自然言語解釈（NLI）としても知られる自然言語理解（NLU ）は、人工知能の一形態である。NLUは自然言語処理（NLP）のサブテーマであり、機械学習技術を使用して人間の言語を理解するAIの能力を向上させる。

NLU技術の活用例としては、以下のようなものがある：

• 自動言語翻訳：今日では、Google翻訳やMicrosoft Translatorのようなサービスを利用して、テキストを何百もの言語にシームレスに翻訳することができる。
  

• 質問に答える：NLUを音声認識ソフトウェアと併用すれば、AIは言葉によるコミュニケーションを理解することができる。例えば、携帯電話のAIに明日の天気について質問することができ、NLUを通じてAIが情報を収集し、私たちに伝えてくれる。
  

• バーチャルアシスタント技術：Google HomeやAmazon Alexaのようなデバイスは、NLUを実装し、ユーザーにデジタルアシスタンスの包括的なソリューションを提供する。

NLU、NLP、NLGの違いは何ですか？

自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）は、どちらも自然言語処理（NLP）のサブセットである。NLU技術の主な焦点は、人間のコミュニケーションを理解する能力をコンピュータに与えることですが、NLGはAIが自然言語テキストの回答を自動的に生成することを可能にします。

コンピュータがクエリに対する答えを生成する場合、流暢さや感情、個性をあまり伴わない、ぶっきらぼうな言葉を使う傾向がある。対照的に、自然言語生成は、コンピュータが興味深く魅力的な音声を生成し、人々の注意を引きつけるのに役立つ。このソフトウェアは、その場で判断し、その人の母国語を使ったコミュニケーションに最も適した方法に適応するように教えることができる。

NLPchatbots 。

自然言語理解はどのように機能するのか？

自然言語理解は、人間の発話を分析し、それを意味的・語用論的な定義に分解するアルゴリズムを実装している。NLU技術は、コミュニケーションの背後にある意図を捉え、発話中に言及された人物や数値などのエンティティを特定することを目的としている。

意図認識

自然言語理解ソフトウェアは、文章内の個々の単語の意味を理解するだけでなく、それらが組み合わされたときの意味も理解する。つまり、NLUを搭載した会話インターフェースは、音声の背後にある意味を把握し、私たちが使用する単語の目的を決定することができる 。

機械学習アルゴリズムを持つソフトウェアを採用する主な利点の1つは、センチメント分析業務を実施できることである。センチメント分析により、企業や組織は、あらゆる製品やトピックに関する顧客の意見や要望に関する構造化された情報にアクセスできる。

会話型AIの役割と顧客の成果

エンティティ認識

この特定のタイプのNLU技術は、人間の音声内のエンティティを識別することに重点を置いている。エンティティは、人、会社、場所、製品、またはその他の関連する名詞を表すことができる。同様に、このソフトウェアは、通貨、日付、パーセンテージ値などの数値エンティティを認識することもできます。

なぜ自然言語理解が重要なのか？

自然言語理解は、人間とコンピュータ間のコミュニケーションギャップを埋める能力を与えてくれる。NLUは人工知能に人間支援を提供する力を与え、幅広い応用が可能である。例えば、カスタマーサポート業務は、インテリジェントなchatbots によって大幅に改善することができる。

自然言語理解のステップとは？

NLUのプロセスは傍目には一瞬のように見えるが、舞台裏では多くのことが進行している。データが機能するようになるには、収集、整理、分析、そして配信されなければならない。

典型的な自然言語理解の手順には次のようなものがある：

• データの品質評価：機械学習アルゴリズムは、データセットが許す限りのことしか学習しない。分析されるデータの質を考慮し、それに応じて期待値を設定することが重要である。例えば、1カ所のデータに対してセンチメント分析を実行するだけなら、その結果が国全体の意見を反映していると期待するのは愚かなことだ。
  

• データのクリーニング：アルゴリズムが最初にデータセットに接するとき、構造化されていないデータが複雑に絡み合っている。かなりの量のデータが不要になるだけでなく、アルゴリズムはスペルミスの単語、慣用的な表現、文法的に正しくない文章とも戦わなければならない。例えば、単純な「はい、いいえ」の質問でも、人々の答え方には様々なバリエーションがある。yesは「yeah」、「ye」、「yass」などに置き換えられる。最適な結果を得るためには、アルゴリズムはユーザーの意図を見分ける方法を学習できなければならない。
  

• 加工：データを可能な限り磨き上げたら、次はそれを加工する番だ。これは、冠詞や前置詞、その他頻繁に使われる単語など、分析に冗長となりうる単語を取り除くことを意味する。こうして残ったものは、機械が読んで解釈できる個々の要素にトークン化することができる。
  

• モデリング： 自然言語処理においてモデルとは、データから発見されたパターンを表す組織構造のことである。一般的なモデルは「バッグ・オブ・ワード」で、各単語が言及される回数を数値化し、その値をベクトルとして表現する。
  

• 分析：データがモデル化されたら、その結果を分析して初期の出力品質を理解することができる。前述したように、結果の質は使用するデータセットに依存する。
  

• 視覚化：データを視覚的に表現することで、ソフトウェアのエンドユーザーはNLU技術によって収集された結論を理解することができる。データを図表の形で表示することで、NLUの仕様に精通していない主要な個人にも簡単に伝えることができる。
  

• 運用化： これは、データの集合体から価値ある洞察と結論を得るプロセスである。この最終ステップを実施する方法は数多くある。例えば、データをさらに上流の分析に利用したり、市場調査などの特定の目的に利用したりすることが挙げられる。さらに運用の手順を加えることで、NLPテクノロジーから価値を得るシームレスな方法を構築することができる。例えば、グーグルやアマゾンのようなハイテク大手は、製品データを提供する際にトピックモデリングを使用し、自動フィルターやその他のQoLアップグレードを提供している。

NLUテクノロジーはどのような機能を持つべきか？

NLU技術の核となる能力は、キーワードに頼って概念を把握するのではなく、人間と同じように言語を理解することである。言語認識ソフトウェアとして、NLUアルゴリズムは人間と組織間の相互作用を強化し、同時にデータ収集と分析を改善することができる。

自然言語理解ソリューションの機能には以下が含まれる：

• 双方向音声応答（IVR）とメッセージ・ルーティング：NLUを搭載したIVRテクノロジーは、人の音声を処理し、言葉をテキストに変換し、その文法構造に対してアルゴリズムを実行して意図を理解することができる。SFによって夢見られ、科学によって現実化されたこの技術的進歩により、コンピューターは私たちが言ったときに言ったことを理解できるようになります。
  

• テキストの分類と分類：NLU技術を使うことで、システムは大量のテキストを分析し、あらかじめ定義されたカテゴリーに基づいて有用なデータを収集することができる。これはデータのフィルタリングに役立つ。さらにNLUは、大量のテキストを自動的に要約し、消化しやすい情報の断片にするために使用することができる。
  

• インテリジェントなカスタマーサポート：自動言語検出の最も一般的な実装の1つは、chatbots の作成である。ほとんどのありふれたchatbots はスクリプトを読み上げるだけだが、NLUテクノロジーはチャットボットに、彼らが話していることを本当に理解する能力を与えることができる。このようなchatbots は、専門家にも顧客にもデジタル・アシスタントの役割を果たす。
  

• 機械翻訳：機械学習としても知られるこのAI開発分野では、コンピューターが学習し、理解するように訓練されたパターンに基づいて適応することができる。さらに、機械翻訳は、コンピュータが自然言語のテキストを生成し、その場で他の言語との間で翻訳することさえ可能にします。NLUを活用した統計的機械翻訳（SMT）は、ルールベースの翻訳システムを通じて人間の音声を解析することができる。これには、一語一語翻訳したり、ある言語の文章を別の言語にマッピングしたり、翻訳の基礎として構文を使用するなど、さまざまな方法がある。
  

• データ収集：物、人、出来事に関する情報を収集するプロセス。IVR技術と組み合わせることで、重要な情報をコンピュータに口頭で伝えることができる。
  

• 会話型インターフェース：会話言語理解の進歩により、Google HomeやAmazon Alexaのような、人間が自然な話し方でコミュニケーションできるデバイスが誕生した。NLUにより、これらの機械は単語や文章を分割し、文法を認識し、意味的役割の知識を使用してユーザーの意図を理解することができる。
  

ボットと会話型AIの違い

自然言語理解開発サービス

最先端のAIテクノロジーを実装し、Botpress 、イノベーションの最前線で会話プラットフォームを構築する。驚異的な速さのトレーニングアルゴリズムにより、Botpress chatbots 、データセットから記録的な速さで学習することができ、意図を理解するのに必要な例はわずか10例ということもあります。この革命的な学習アプローチにより、ボットはすぐに使用できるようになります。

Botpress は、単純なchatbots 、複雑な会話型言語理解プロジェクトの構築にも使用できる。このプラットフォームは、英語、フランス語、スペイン語、日本語、アラビア語を含む12言語をネイティブでサポートしています。言語機能はFastTextモデルで拡張でき、ユーザーは157の言語にアクセスできます。 Botpress 無料オープンソースで、お好きなOS上で動作します。

自然言語と対話の理解