自然言語処理の基本：自然言語解析について学ぶ※Salesforce認定AIアソシエイト学習教材

無職からのSalesforce

はじめに

この教材では、自然言語処理（NLP）における自然言語解析の基本について解説します。自然言語の基本要素、解析の手法、セマンティック分析の重要性を理解することで、NLPがどのようにテキストや音声を理解し、意味を抽出しているのかを学びましょう。

この教材で学ぶこと

  • 自然言語の基本要素

  • 自然言語解析に使用される重要な手法

  • センチメント、インテント、コンテキストの分析がNLPにどのように貢献するか

自然言語の基本要素

自然言語を理解して処理することは、コンピュータにとって複雑な課題です。単語を認識するだけでなく、単語間の関係、文脈、意味を理解する必要があるためです。

自然言語の特徴:

  • 複雑さ: 無限の語彙、文法構造、意味のニュアンスが存在する。

  • あいまいさ: 同じ単語やフレーズが異なる意味を持つことがある。

  • 不規則性: 発音、スペル、文法において規則から外れる場合がある。

  • 間違い: スピーチや文章において、スペルミス、発音ミス、文法ミスなどが発生する。

例:

  • 「We saw six bison on vacation in Yellowstone National Park.」

    • この文を読んだ人は、休暇中にイエローストーン国立公園で6頭のバイソンを見たことを理解できます。

  • 「They swam out to the buoy.」

    • この文をコンテキストなしで聞くと、「boy（男の子）」に向かって泳ぎ出したのかと誤解する可能性があります。

英語の自然言語の要素:

  • 語彙: 使用される単語の集まり

  • 文法: 文の構造を決定するルール

  • 構文: 文法に従って単語を組み合わせ、文を形成する方法

  • セマンティック: 単語、フレーズ、文の意味

  • 語用論: 言語の使用における文脈や意図

  • 談話と対話: ドキュメントや会話などの大きな言語単位

  • 音声学と音韻論: 発声される音のシステム

  • 形態: 単語の一部を組み合わせたり分割したりして新しい単語を作る方法

自然言語の解析

NLPでは、コンピュータが自然言語の要素を理解するために、アルゴリズムや手法を用いてテキストや音声を小さな部分に分割し、分類します。

解析とは:

  • テキストや音声データを小さな部分に分割し、NLPのために分類する作業。

  • 構文解析: 自然言語の文法構造を識別。

  • セマンティック解析: 意味を導出。

解析の手法：

  • セグメンテーション: テキストを意味のあるかたまり（通常は文）に分割する。

  • トークン化: 文を個々の単語（トークン）に分割する。

  • ステミング: 単語を原形（ステム）に戻す（例: breaking, breaks, unbreakable -> break）。

    • ステムによって単語の形がバリエーションが減ります。

    • コンテキストによって正確なステムを得られない場合があります。

  • 見出し語化: 単語を原形（レンマ）に戻し、品詞も考慮する。

    • ステミングより正確な基本形を得ることができます。

  • 品詞タグ付け: 各単語に品詞（名詞、形容詞、動詞など）に基づいた文法的なラベルを割り当てる。

  • 固有表現抽出 (NER): テキスト内の固有表現（人、日付、場所、組織など）を識別して分類する。

セマンティック分析

セマンティック分析は、文法的な構造と単語やフレーズの関係を分析し、意味を表現する手法です。

セマンティック分析の手法：

  • センチメント分析:

    • テキスト（文、ソーシャルメディア投稿など）の感情（肯定的、否定的、どちらでもない）を判定する。

    • 例：「ヘアカットのために非常に長い時間待たなければなりませんでした。」 (否定的)

  • インテント分析:

    • テキストに基づいて、人が何を求め、意味しているかを理解する。

    • 例:「自分のアカウントにログインできません」というテキストから、アカウントへのアクセスサポートを求めるという意図を理解します。

  • コンテキスト（談話）分析:

    • 文脈を理解し、テキストの解釈を正確に行う。

    • 例：「They had a ball」という文から、舞踏会、スポーツ用品、または楽しかったことを意味しているのかを判断します。

まとめ

自然言語の解析は、コンピュータが人間の言語を理解するための重要なプロセスです。NLPでは、構文解析とセマンティック解析によって、テキストや音声データから意味のある情報を抽出することができます。これにより、AIは、さまざまなタスクを実行し、私たちのコミュニケーションをサポートすることができるのです。

リソース

  • Simplilearn: Natural Language Processing in 5 Minutes（5分でわかる自然言語処理）

  • TechTarget: natural language processing (NLP)

  • WeAreBrain: Rule-based AI vs machine learning: What's the difference?

テスト

1. 品詞を使用してより正確に単語の基本形を見つけることができるのはどの NLP 手法ですか?

a. セグメンテーション
b. トークン化
c. ステミング
d. 見出し語化

答え: d

2. NLP でテキストの基礎構造を見つけることを表す用語はどれですか?

a. 品詞
b. 解析
c. 形態論
d. センチメント

答え: b

この教材が、自然言語解析についての理解を深め、NLPの活用に役立つことを願っています。

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