自然言語ツールキット-はじめに

自然言語処理（NLP）とは何ですか？

人間が話したり、読んだり、書いたりできる助けを借りてコミュニケーションをとる方法は言語です。言い換えれば、私たち人間は自然言語で考え、計画を立て、決定を下すことができます。ここで大きな問題は、人工知能、機械学習、深層学習の時代に、人間は自然言語でコンピューター/機械と通信できるかということです。コンピューターは構造化データを必要とするため、NLPアプリケーションの開発は私たちにとって大きな課題ですが、一方で、人間の発話は構造化されておらず、本質的にあいまいなことがよくあります。

自然言語とは、コンピューターサイエンス、より具体的にはAIのサブフィールドであり、コンピューター/マシンが人間の言語を理解、処理、操作できるようにします。簡単に言うと、NLPは、ヒンディー語、英語、フランス語、オランダ語などの人間の自然言語から意味を分析、理解、および導出するための機械の方法です。

それはどのように機能しますか？

NLPの動作を深く掘り下げる前に、人間が言語をどのように使用しているかを理解する必要があります。毎日、私たち人間は数百または数千の単語を使用し、他の人間はそれらを解釈してそれに応じて答えます。人間にとっては簡単なコミュニケーションですね。しかし、私たちは言葉がそれよりもはるかに深く実行されることを知っており、私たちは常に私たちが言うことと私たちが言う方法から文脈を導き出します。そのため、音声変調に焦点を合わせるのではなく、NLPはコンテキストパターンを利用していると言えます。

例を挙げて理解しましょう−

Man is to woman as king is to what?
We can interpret it easily and answer as follows:
Man relates to king, so woman can relate to queen.
Hence the answer is Queen.

人間はどの単語が何を意味するのかをどのように知っていますか？この質問への答えは、私たちが経験を通して学ぶということです。しかし、マシン/コンピューターはどのようにして同じことを学ぶのでしょうか？

次の簡単な手順でそれを理解しましょう-

まず、マシンが経験から学ぶことができるように、マシンに十分なデータを供給する必要があります。
次に、マシンは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して、以前に入力したデータとその周辺のデータから単語ベクトルを作成します。
次に、これらの単語ベクトルに対して単純な代数演算を実行することにより、機械は人間としての答えを提供できるようになります。

NLPのコンポーネント

次の図は、自然言語処理（NLP）のコンポーネントを表しています。

形態学的処理

形態学的処理は、NLPの最初のコンポーネントです。これには、言語入力のチャンクを段落、文、単語に対応するトークンのセットに分割することが含まれます。たとえば、次のような単語“everyday” 次のように2つのサブワードトークンに分割できます “every-day”。

構文解析

2番目のコンポーネントである構文解析は、NLPの最も重要なコンポーネントの1つです。このコンポーネントの目的は次のとおりです-

文が整形式であるかどうかを確認するため。
異なる単語間の構文上の関係を示す構造に分割すること。
例：のような文 “The school goes to the student” 構文アナライザーによって拒否されます。

セマンティック分析

セマンティック分析は、テキストの意味をチェックするために使用されるNLPの3番目のコンポーネントです。正確な意味を描くことも含まれますが、テキストから辞書の意味を言うこともできます。例：「それは熱いアイスクリームです」のような文。セマンティックアナライザーによって破棄されます。

語用論的分析

語用論的分析は、NLPの4番目のコンポーネントです。これには、各コンテキストに存在する実際のオブジェクトまたはイベントを、前のコンポーネント、つまりセマンティック分析によって取得されたオブジェクト参照に適合させることが含まれます。例：のような文“Put the fruits in the basket on the table” 2つの意味解釈を持つことができるため、語用論的アナライザーはこれら2つの可能性から選択します。

NLPアプリケーションの例

新たなテクノロジーであるNLPは、私たちが最近見たさまざまな形のAIを導き出します。今日および将来のますます認知されるアプリケーションでは、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イスを作成する際にNLPを使用することが引き続き最優先事項になります。以下は、NLPの非常に便利なアプリケーションの一部です。

機械翻訳

機械翻訳（MT）は、自然言語処理の最も重要なアプリケーションの1つです。MTは基本的に、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す。機械翻訳システムは、バイリンガルまたはマルチリンガルのいずれかです。

スパムとの戦い

迷惑メールが大幅に増加しているため、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重要になっています。誤検知と誤検知の問題を主な問題と見なすことで、NLPの機能を使用してスパムフィルタリングシステムを開発できます。

N-gramモデリング、Word Stemming、Bayesian分類は、スパムフィルタリングに使用できる既存のNLPモデルの一部です。

情報検索とWeb検索

Google、Yahoo、Bing、WolframAlphaなどのほとんどの検索エンジンは、機械翻訳（MT）テクノロジーをNLPディープラーニングモデルに基づいています。このような深層学習モデルにより、アルゴリズムはWebページ上のテキストを読み取り、その意味を解釈して別の言語に翻訳することができます。

自動テキスト要約

自動テキスト要約は、長いテキストドキュメントの短く正確な要約を作成する手法です。したがって、関連情報を短時間で取得するのに役立ちます。このデジタル時代では、インターネットを介した情報の洪水が止まることはないため、自動テキスト要約が深刻に必要とされています。NLPとその機能は、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。

文法修正

スペル修正と文法修正は、MicrosoftWordのようなワードプロセッサソフトウェアの非常に便利な機能です。自然言語処理（NLP）は、この目的で広く使用されています。

質問応答

自然言語処理（NLP）のもう1つの主要なアプリケーションである質問応答は、ユーザーが投稿した質問に自然言語で自動的に回答するシステムの構築に重点を置いています。

感情分析

感情分析は、自然言語処理（NLP）のもう1つの重要なアプリケーションの1つです。その名前が示すように、感情分析は次の目的で使用されます。

いくつかの投稿の中から感情を特定し、
感情が明確に表現されていない感情を特定します。

AmazonやebayなどのオンラインEコマース企業は、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。それは彼らが彼らの顧客が彼らの製品とサービスについてどう思うかを理解するのを助けるでしょう。

音声エンジン

Siri、Google Voice、Alexaなどの音声エンジンはNLP上に構築されているため、自然言語で通信できます。

NLPの実装

上記のアプリケーションを構築するには、言語を十分に理解し、言語を効率的に処理するためのツールを備えた特定のスキルセットが必要です。これを実現するために、さまざまなオープンソースツールを利用できます。それらのいくつかはオープンソースですが、他は独自のNLPアプリケーションを構築するために組織によって開発されています。以下はいくつかのNLPツールのリストです-

自然言語ツールキット（NLTK）
Mallet
GATE
NLPを開く
UIMA
Genism
スタンフォードツールキット

これらのツールのほとんどはJavaで書かれています。

自然言語ツールキット（NLTK）

上記のNLPツールの中で、NLTKは、使いやすさと概念の説明に関して非常に高いスコアを獲得しています。Pythonの学習曲線は非常に速く、NLTKはPythonで記述されているため、NLTKにも非常に優れた学習キットがあります。NLTKには、トークン化、ステミング、レマタイゼーション、句読点、文字数、単語数などのほとんどのタスクが組み込まれています。とてもエレガントで扱いやすいです。