NLPのアプリケーション

自然言語処理（NLP）は、現在私たちが目にしているさまざまな形のAIを引き出す新しいテクノロジーであり、人間と機械の間のシームレスでインタラクティブなインターフェースを作成するためのその使用は、今日と明日の最優先事項であり続けますますます認知的なアプリケーション。ここでは、NLPの非常に便利なアプリケーションのいくつかについて説明します。

機械翻訳

あるソース言語またはテキストを別の言語に翻訳するプロセスである機械翻訳（MT）は、NLPの最も重要なアプリケーションの1つです。次のフローチャートを使用して、機械翻訳のプロセスを理解できます。

機械翻訳システムの種類

機械翻訳システムにはさまざまな種類があります。さまざまなタイプが何であるかを見てみましょう。

バイリンガルMTシステム

バイリンガルMTシステムは、2つの特定の言語間の翻訳を生成します。

多言語MTシステム

多言語MTシステムは、言語の任意のペア間の翻訳を生成します。それらは、本質的に単方向または双方向のいずれかである可能性があります。

機械翻訳（MT）へのアプローチ

機械翻訳への重要なアプローチについて学びましょう。MTへのアプローチは次のとおりです-

直接MTアプローチ

それはあまり人気がありませんが、MTの最も古いアプローチです。このアプローチを使用するシステムは、SL（ソース言語）をTL（ターゲット言語）に直接翻訳することができます。このようなシステムは、本質的にバイリンガルで単方向です。

インターリングアアプローチ

インターリングアアプローチを使用するシステムは、SLをインターリングア（IL）と呼ばれる中間言語に翻訳してから、ILをTLに翻訳します。インターリングアアプローチは、次のMTピラミッドの助けを借りて理解することができます-

転送アプローチ

このアプローチには3つの段階があります。

最初の段階では、ソース言語（SL）テキストが抽象的なSL指向の表現に変換されます。
第2段階では、SL指向の表現が同等のターゲット言語（TL）指向の表現に変換されます。
第3段階では、最終的なテキストが生成されます。

経験的MTアプローチ

これはMTの新しいアプローチです。基本的には、並列コーパスの形で大量の生データを使用します。生データは、テキストとその翻訳で構成されています。類推ベース、例ベース、メモリベースの機械翻訳技術は、経験的なMTアプローチを使用します。

スパムとの戦い

最近の最も一般的な問題の1つは、不要な電子メールです。これにより、スパムフィルターはこの問題に対する最初の防衛線であるため、さらに重要になります。

スパムフィルタリングシステムは、主要な誤検知および誤検知の問題を考慮して、NLP機能を使用して開発できます。

スパムフィルタリング用の既存のNLPモデル

以下は、スパムフィルタリングのためのいくつかの既存のNLPモデルです-

Nグラムモデリング

N-Gramモデルは、長い文字列のN文字スライスです。このモデルでは、スパムメールの処理と検出に複数の異なる長さのNグラムが同時に使用されます。

単語のステミング

スパムメールの生成元であるスパマーは、通常、スパム内の攻撃語の1つ以上の文字を変更して、コンテンツベースのスパムフィルターに違反できるようにします。そのため、コンテンツベースのフィルターは、電子メール内の単語やフレーズの意味を理解できない場合は役に立たないと言えます。スパムフィルタリングにおけるこのような問題を排除するために、似ている単語と似ている単語を照合できるルールベースの単語ステミング技術が開発されています。

ベイズ分類

これは現在、スパムフィルタリングに広く使用されているテクノロジーになっています。電子メール内の単語の発生率は、統計的手法で、一方的な（スパム）および正当な（ハム）電子メールメッセージのデータベースでの典型的な発生率に対して測定されます。

自動要約

このデジタル時代において、最も価値のあるものはデータ、つまり情報と言えます。しかし、必要な量の情報だけでなく、本当に役立つのでしょうか。情報が過負荷になり、知識や情報へのアクセスがそれを理解する能力をはるかに超えているため、答えは「いいえ」です。インターネットを介した情報の洪水が止まらないため、自動テキスト要約と情報が深刻に必要とされています。

テキストの要約は、長いテキスト文書の短く正確な要約を作成する手法として定義できます。自動テキスト要約は、関連情報をより短時間で提供するのに役立ちます。自然言語処理（NLP）は、自動テキスト要約の開発において重要な役割を果たします。

質問応答

自然言語処理（NLP）のもう1つの主なアプリケーションは、質問応答です。検索エンジンは私たちの指先で世界の情報を提供しますが、人間が自然言語で投稿した質問に答えるということになると、まだ不足しています。グーグルのようなビッグテック企業もこの方向に取り組んでいます。

質問応答は、AIとNLPの分野におけるコンピュータサイエンスの分野です。人間が自然言語で投稿した質問に自動的に答えるシステムの構築に焦点を当てています。自然言語を理解するコンピュータシステムは、人間が書いた文章を内部表現に翻訳するプログラムシステムの機能を備えているため、システムは有効な答えを生成することができます。正確な答えは、質問の構文分析と意味分析を行うことによって生成できます。語彙のギャップ、あいまいさ、多言語主義は、優れた質問応答システムを構築する上でのNLPの課題の一部です。

感情分析

自然言語処理（NLP）のもう1つの重要なアプリケーションは、感情分析です。名前が示すように、感情分析は、いくつかの投稿の中の感情を識別するために使用されます。また、感情が明示的に表現されていない感情を識別するためにも使用されます。企業は、自然言語処理（NLP）のアプリケーションである感情分析を使用して、オンラインで顧客の意見や感情を特定しています。これは、企業が顧客が製品やサービスについてどう思っているかを理解するのに役立ちます。企業は、感情分析の助けを借りて、顧客の投稿から全体的な評判を判断できます。このように、感情分析は、単純な極性を決定するだけでなく、文脈の中で感情を理解し、表明された意見の背後にあるものをよりよく理解するのに役立つと言えます。