最近では飛躍的なAI技術の発展によって、私たちの生活でもAIに触れることが多くなりましたよね。

例えば、google翻訳などの機械翻訳やsiriなどのサービスは、全て自然言語処理と言われるAI技術が用いられています。

この自然言語処理と言われる技術は、深層学習（ディープラーニング）が登場してから大きく進化を遂げました。

今回はそんな自然言語処理の意味や活用方法についてお伝えします。

自然言語処理とは

自然言語処理とは、大量のテキストデータをAIが分析する技術のことです。

自然言語処理は英語で、Natural Language Processingと言いNLPと略されます。

自然言語とは、人間が日常でやり取りする日本語や英語などの、いわゆる言葉のことで、自然言語処理はそのような自然言語を処理、分析する技術です。

この自然言語を解析するためには、AIに大量の自然言語のデータを学習させる必要があります。

大量の自然言語のデータから特徴を抽出し、その概念を獲得することで言語を理解できるようになります。

このような学習をディープラーニングと呼びます。

自然言語処理の手法

自然言語処理は、以下のステップの順で処理されます。

形態素解析

文を動詞や名詞、形容詞などの品詞に分ける

構文解析

文を主語や述語、目的語に分類する

意味解析

構文解析をもとにそれぞれの単語の関係性を判断する

文脈解析

文の周りにある文章に関しても形態素解析や意味解析を行う

自然言語処理はこれらのステップを通して自然言語の解析を行います。

自然言語処理の活用事例

それでは自然言語処理が使われている例をいくつか紹介しましょう。

機械翻訳

Google翻訳をはじめ、ここ数年で急速に精度が上がってきている分野です。
また合成音声と組み合わせたサービスも多く存在します。

対話システム

音声または文字で入力した文章を、コンピューターが理解して応答するシステムで、スマートスピーカーやSiriなどがあります。

音声の文字起こし

コールセンターでの対応を録音し、自然言語処理によって自動でテキスト化します。

まとめ

自然言語処理とは、大量のテキストデータをAIが分析する技術のことです。

自然言語処理は英語で、Natural Language Processingと言いNLPと略されます。

自然言語処理は、以下のステップの順で処理されます。

• 形態素解析
• 構文解析
• 意味解析
• 文脈解析