データサイエンスにおける NLP 技術

BTW Media が NLP techniques in data science をプロファイルしているのは、公開証拠がそれを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、または市場の可視性に結びつけているためです。

• 自然言語処理（NLP）はデータサイエンスの一分野であり、人間が聞いて理解するのと同じように、コンピューターがテキスト形式の会話を処理し解釈できるよう訓練することを目的としています。
• NLP の応用は困難であり、開発においても課題となります。なぜなら、コンピューターは人間が Java や Python などの構造化され曖昧さのないプログラミング言語を用いて対話することを要求するからです。
• 自然言語処理、データサイエンス、機械学習、AI の応用は、私たちのコンピューターとの関わり方を変え、今後も変え続けるでしょう。

自然言語処理（NLP）は、テキストデータから情報を抽出することに特化した、データサイエンスにおける人工知能（AI）の主要な分野です。あらゆる会話や表現には意思決定に不可欠な貴重な情報が含まれているため、NLP 専門家の需要が高まっています。

しかし、テキストデータからの情報抽出は、人間が使う多様な言語、表現、口調を考えると大きな課題です。私たちの日々のやり取りから生成されるデータは本質的に非構造化されています。それでも、データサイエンスと NLP 技術の進歩により、機械は人間と有意義な会話を交わせるようになりました。この記事では、データサイエンスで最もよく使われる 10 の NLP 技術を探求し、深く掘り下げます。

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1. NLP におけるトークン化

トークン化は NLP の基本的な技術で、テキストを文や単語に分割し、基本的にトークンに分解します。このプロセスでは、句読点やハイフンなどの特定の文字を除去し、テキストを分析しやすくします。

例を挙げると、トークン化では通常テキストは空白で分割されます。しかし、特に句読点に関して問題が生じることがあります。例えば、「Mr.」のような略語では、ピリオドは理想的には同じトークンの一部として保持されるべきですが、トークン化によって誤って 2 つの単語に分割される可能性があります。この課題は、ハイフンや括弧、句読点を多く含む複雑な生物医学テキストの分野ではさらに顕著になり、トークン化中に複雑さが生じる可能性があります。

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2. ステミングとレンマ化

NLP におけるステミング（語幹抽出）の主な目的は、単語を語根の形に還元し、同じ意味を持つ単語のバリエーションをグループ化することです。ステミングは単語から接辞を除去することでこれを実現し、処理を効率化します。

一方、レンマ化は単語を辞書に記載された形、つまりレンマに変換します。例えば、「hates」や「hating」は単語「hate」のバリエーションであり、「hate」が両方のレンマです。レンマ化の目的はステミングと同様に、異なる単語の形をグループ化することですが、異なるアプローチを取ります。

3. ストップワードの除去

単語の出現頻度（TF、英語の Term Frequency）は、特定の文書内で単語がどのくらい頻繁に出現するかを数値化します。これは、単語の総出現回数を文書の全長で割って計算されます。つまり、TF = 総出現回数 / 文書の全長。

一方、IDF（Inverse Document Frequency、逆文書頻度）は、各単語にその重要度に応じて重みを割り当てます。これは、データセット内の全文書数を特定の単語を含む文書数で割った値の対数を取ることで求められます。

TF-IDF は、TF と IDF の積であり、単語の重要度の尺度を提供します。この統計的計算により、より重要な単語にはより大きな重みが割り当てられます。この手法は、検索エンジンが入力されたキーワードに対して文書の関連性を評価・ランク付けするために広く使用されています。

4. 単語の出現頻度－逆文書頻度（TF-IDF）

TF（単語の出現頻度）は、特定の文書内での単語の頻度を測定します。これは、単語の総出現回数を文書の全長で割って計算されます。つまり、TF = 総出現回数 / 文書の全長。

IDF（逆文書頻度）は、任意の文字列にその重要度に応じて重みを割り当てます。データセット内の全文書数をその特定の単語を含む文書数で割った値の対数を取ることで計算されます。TF-IDF は、TF と IDF を掛け合わせたもので、単語の重要度を表します。つまり、TF*IDF。

このように、この方法では、より重要な単語により高い重みが与えられます。TF-IDF 技術は、主に検索エンジンが与えられたキーワードに基づいて文書の関連性を評価・ランク付けするために使用されます。

5. NLP におけるキーワード抽出

キーワード抽出は、与えられたテキストから最も重要な単語やフレーズを自動的に特定するテキスト分析手法です。この技術は、コンテンツの要約や主要なトピックの把握に役立ちます。

文書、ソーシャルメディアの投稿、オンラインフォーラム、ニュース記事など、さまざまなテキストソースで機能します。キーワード抽出を利用することで、企業はインターネット上で優勢な顧客の言及を効率的に把握できるため、従来の手作業による処理方法と比較して大幅な時間短縮が可能になります。

日々生成されるデータの 80%以上が非構造化されているため、自動キーワード抽出は顧客データを効率的に分析したい企業にとって不可欠です。