自然言語処理（NLP）の 5 つの例

5 Natural Language Processing examples は、公開された証拠がインターネットインフラストラクチャ、ガバナンス、運用依存関係、または市場での可視性に関連しているため、BTW Media によってプロファイルされています。

• 自然言語処理（NLP）は最先端技術の最前線にあり、機械が人間の言語を理解、解釈、生成することを可能にします。
• AI と NLP という言葉は未来のロボットを想像させるかもしれませんが、NLP の基本的な例はすでに私たちの日常生活で機能しています。
• 感情分析や言語翻訳からチャットボット、テキスト要約まで、このブログで紹介する例は、NLP の幅広い応用を示しています。

言語の微妙なニュアンスは、しばしば意識的に考慮されません。なぜなら、コミュニケーションは直感的に行われ、意味を伝えるために単語、記号、画像などの意味的な手がかりに依存しているからです。歩くことと同様に、言語の習得は反復と訓練を通じて青年期により自然になると言われています。しかし、交通ルールを守るなどの厳格に統制された活動とは異なり、言語には厳格なルールがありません。「I before E except after C」のような例外がその証拠です。人間にとって言語の習得は容易に思えますが、非構造化データの多さ、正式なルールの欠如、実際の文脈や意図の不足により、コンピュータには手ごわい課題となっています。

こうした課題に対し、人間と機械のインタラクションを処理し、自律的にタスクを実行する能力が高まっている機械学習と人工知能（AI）への依存が高まっています。AI と拡張分析の進歩に伴い、自然言語処理（NLP）も進化しています。AI と NLP が未来のロボットを想起させるという認識にもかかわらず、NLP の基本的なアプリケーションはすでに日常生活に組み込まれています。以下に、実際に機能している NLP の注目すべき例をいくつか紹介します。

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1.メールフィルター

メールフィルターは、オンラインにおける最も基本的かつ初期の NLP の応用の一つです。それは、望ましくないメッセージを知らせる特定の単語やフレーズを検出するスパムフィルターから始まりました。しかし、フィルタリング機能は改善され、NLP の初期の適応も同様に進化しました。NLP のより新しく広く普及した応用例の一つが、Gmail のメール分類です。このシステムは、コンテンツに基づいてメールが 3 つのカテゴリ（プライマリ、ソーシャル、プロモーション）のいずれに属するかを認識します。Gmail ユーザーにとっては、受信トレイを管理可能なサイズに保ち、すぐに確認して返信したい重要な関連メールを整理するのに役立ちます。

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2. スマートアシスタント

Apple の Siri や Amazon の Alexa のようなスマートアシスタントは、音声認識を通じて音声パターンを認識し、意味を推測して有用な応答を提供します。私たちは、「Hey Siri」と言って質問をすると、彼女が私たちの言ったことを理解し、文脈に基づいた適切な回答を返すことに慣れてきました。また、Siri や Alexa がサーモスタット、照明スイッチ、車などのオブジェクトを介して私たちと対話しながら、私たちの家や日常生活に登場するのを見ることに慣れてきています。今では、Alexa や Siri のようなアシスタントが、商品の注文などの活動を容易にし、生活を向上させるために文脈の手がかりを理解することを期待しており、彼らがユーモアを交えて応答したり、自分自身に関する質問に答えたりするときにも喜びを感じます。これらのアシスタントが私たちのことをよりよく知るようになるにつれて、私たちのやり取りはよりパーソナルになっていくでしょう。New York Times の記事「なぜ私たちはもうすぐ Alexa の世界に住むかもしれないのか」が説明するように：「もっと大きなことが起ころうとしています。Alexa は、この 10 年で 3 番目の主要な民生用コンピューティングプラットフォームになる最大の可能性を秘めています。」

3. 検索結果

検索エンジンは NLP を利用して、類似の検索行動やユーザーの意図に基づいて関連性の高い結果を表示するため、一般の人が検索用語の専門家でなくても必要なものを見つけることができます。例えば、Google は入力し始めるとクエリに一致する可能性のある人気の検索を予測するだけでなく、全体の文脈を考慮し、検索の正確な単語ではなく、あなたが言おうとしていることを認識します。誰かが Google にフライト番号を入力するとフライトステータスが表示され、株価シンボルを入力すると株式情報が表示され、数学の方程式を入力すると計算機が表示されることがあります。これらは、検索における NLP が曖昧なクエリを関連するエンティティに関連付け、有用な結果を提供するために観察できるバリエーションの一部です。

4.予測テキスト

自動修正、オートコンプリート、予測テキストは、私たちのスマートフォン体験に深く根付いており、その存在をしばしば見過ごしています。検索エンジンと同様に、オートコンプリートと予測テキストは私たちの入力に基づいて単語を予測し、関連するオプションを提案したり、文章を完成させたりします。一方、自動修正は時折、全体的な一貫性を向上させるために単語を変更します。これらの機能は、私たちの使用に合わせて適応・進化し、時間の経過とともに独自の言語パターンにパーソナライズされることは注目に値します。このパーソナライズされたタッチは、しばしば面白い経験を生み出し、ユーザーが完全に予測テキストで構成された文章を共有することで、驚くほど親密な言語習慣の一端が垣間見えます。そのような現象は、さまざまなメディアの注目を集め、テクノロジーと個人の表現の間の魅力的な相互作用を浮き彫りにしています。

5.言語翻訳

スペイン語の宿題でのカンニングの明らかな兆候の一つは、文法的にめちゃくちゃなことです。多くの言語では直訳が許されず、文の構造の順序が異なるため、これまで翻訳サービスが見落としていた部分です。しかし、彼らは長い道のりを歩んできました。NLP のおかげで、オンライン翻訳者は言語をより正確に翻訳し、文法的に正しい結果を提示できるようになりました。これは、他の言語で誰かとコミュニケーションを取ろうとするときに非常に役立ちます。さらに、別の言語から自分の言語に翻訳する際に、ツールは入力されたテキストに基づいて言語を認識し、それを翻訳するようになりました。