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自然言語処理(NLP)とは?わかりやすく解説!

こんにちは!エンジニアのますみです!本日は自然言語処理(NLP)とは何か、わかりやすく解説します!目次 自然言語処理(NLP)とは? 自然言語処理(NLP)が使われている身近な例 スマートフォンやパソコンの音声認識機能 インターネット検索エンジン 自動翻訳サービス スマートスピーカーの音声アシスタント 自然言語処理(NLP)に使われる技術とは? 形態素解析 構文解析 情報抽出 文書分類 自然言語処理(NLP)はこれからどうなっていくの? より高度な文章理解 会話の自然さの向上 精度の向上 情報の自動抽出 新しい応用分野の開拓 自然言語処理(NLP)を学ぶには?それではさっそく見ていきましょう自然言語処理(NLP)とは?「自然言語処理」とは、人間が話す言葉をコンピューターで理解したり処理する技術のことです。たとえば、スマートフォンの音声アシスタントや翻訳アプリがこれに当たります。この技術は人工知能の一分野で、昔から研究されてきました。最近ではインターネット上にたくさんあるテキストデータを使って研究が進んでいます。自然言語処理では、コンピューターに言葉を理解させるために、ディープラーニングと呼ばれる技術も使われます。ただし、自然言語処理はまだまだ発展途上で研究が進んでいる最中です。課題としては、テキストデータは画像や音声と違って、特徴を表現することが難しいといったことなどがあります。自然言語処理(NLP)が使われている身近な例自然言語処理(NLP)は、私たちの日常生活で様々な場面で使われています。以下に、身近なNLPの例をいくつか挙げてみます。スマートフォンやパソコンの音声認識機能スマートフォンやパソコンの音声認識機能:音声で話すと、言葉をテキストに変換してくれます。インターネット検索エンジンキーワードを入力すると、関連する検索結果を表示してくれます。自動翻訳サービス外国語の文章を自動的に翻訳して、日本語に変換してくれます。スマートスピーカーの音声アシスタント音声で話しかけると、音声認識と自然言語処理の技術で、人工知能が応答してくれます。これらのサービスや機能は、自然言語処理の技術が活用されています。自然言語処理(NLP)に使われる技術とは?自然言語処理に使われる技術には以下のようなものがあります形態素解析形態素解析とは、文章を単語ごとに分割してそれぞれの単語の意味を理解するための技術です。例えば、文章中の「走る」という言葉は、動詞であり、意味は「足を速く動かして移動すること」です。形態素解析を使うことで、このような単語の意味を正確に理解することができます。構文解析構文解析は文章を文法に従って解析する技術です。文章の中で単語同士の関係や文の構造を理解し、主語や述語、目的語などの役割や文の種類(疑問文や命令文など)を判断することができます。例えば、「私はリンゴを食べました。」という文章を構文解析すると、「私」が主語、「食べました」が述語、「リンゴ」が目的語となります。このように、構文解析を行うことで、文章の構造や意味を理解することができます。情報抽出情報抽出とは、大量の文章から必要な情報だけを抜き出す技術のことです。例えば、新聞記事から「誰が」「何をしたか」「いつ・どこで」のような情報を自動的に抜き出すことができます。文書分類文書分類とは、大量の文章をいくつかのグループに分けることです。たとえば、新聞記事を「政治」「経済」「スポーツ」などのカテゴリーに分類することができます。そのため、検索エンジンやニュースサイトなどでよく使われています。対話システム対話システムは人とコンピューターが対話をするためのシステムです。例えばスマートフォンの音声アシスタントや、チャットボットなどがあります。ユーザーが話しかけると対話システムはその言葉を理解し、それに応じた回答を返します。自然言語処理はこれからどうなっていくの?自然言語処理は将来的には、以下のような進展が期待されています。より高度な文章理解機械がより自然に文章を理解できるようになり、より正確な文章生成や翻訳が可能になります。また、会話の自然さも向上するため、機械が人間の言語のニュアンスやジョークなども理解しより自然な会話が可能になります。情報の自動抽出も進み、ビジネスや科学技術の分野での活用が進むでしょう。また、医療や法律分野での活用など、新たな応用分野の開拓も期待されます。会話の自然さの向上機械が人間の言語のニュアンスやジョークなども理解し、より自然な会話が可能になります。自然な会話ができると、人工知能と話すことが楽しくなりますし、質問に対して的確な返答を得られるようになることが期待されます。また、会話がスムーズに進むことで、人工知能を使ったサービスや製品がより利用しやすくなることも期待されます。精度の向上自然言語処理が精度の向上ができると、機械がより正確な予測や分類ができるようになります。例えば、文章の意味を正確に理解できるようになったり、大量の文書から情報を正確に抽出できるようになったりします。これによって、ビジネスや科学技術の分野での活用が進むことが期待されます。情報の自動抽出機械が大量の文書から情報を自動的に抽出し、利用できるようになることで、ビジネスや科学技術の分野での活用が進みます。例えば、医療の分野では、患者の治療や病気の研究に必要な情報を自動的に抽出することができます。法律の分野では、法律文書から重要な情報を抽出し、法律家が必要な情報を素早く入手できるようになります。自然言語処理が情報の自動抽出の向上ができるようになることで、人間が手作業で情報を探す手間を省くことができ、より効率的な作業が可能になります。新しい応用分野の開拓自然言語処理が新しい応用分野の開拓ができるようになると、今までになかった便利なサービスやツールが生まれるかもしれません。たとえば、医療の分野では、患者さんの病気の状態を診断するためのテキストデータを自動的に解析し、治療方法を提案するシステムができるかもしれません。また、法律の分野では、契約書や法律の文書を自動的に解析し、法的な問題を早く解決するためのシステムが作られるかもしれません。つまり、自然言語処理が進歩することで、私たちの生活がより便利になり、より多くの人々が助けられる可能性があるということです。自然言語処理(NLP)を学ぶには?自然言語処理を学ぶにはいくつかのオススメの書籍やコースがあります。以下にいくつか例を挙げます。 「自然言語処理の基礎と技術」(石塚満著):自然言語処理の基本的な技術から、応用技術まで幅広く扱っています。 「Python自然言語処理入門」(川口 和也著):Pythonというプログラミング言語を使って自然言語処理を学ぶことができます。 「Coursera 自然言語処理入門」:コースラというオンライン学習プラットフォームで提供されているコースです。自然言語処理の基礎から応用まで学ぶことができます。自然言語処理を学ぶためには、プログラミングの基礎知識が必要になることもありますが、上記の書籍やコースでは初心者向けの内容から始まるものもあります。まずは自分に合ったものを探してみると良いでしょう。最後まで読んでいただきありがとうございます!質問や、こんなことを記事にしてほしい!というのがありましたらTwitterのコメント等で受け付けていますので、お気軽にどうぞ!ますみ - 愛知県在住の20代プログラマー - | @mashmy_98それでは次の投稿もお楽しみに!

2023年04月29日

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Zero-Shotプロンプティングとは?わかりやすく解説!

こんにちは!エンジニアのますみです!本日はZero-Shotプロンプティングについて解説していきます!Zero-ShotプロンプティングとはZero-Shotプロンプティングとは回答例などを含まないプロンプトで人工知能(AI)に回答を求めることです。わかりやすく回答例としましたが、サンプルと言ったほうが本来の意味合いに近いですプロンプトとは、人工知能(AI)に対してどんな質問や指示を出すか、どんな言葉を使って話しかけるかを決めることです。プロンプトにはAIから的確な回答を得るために、回答例を書いておくテクニックがあります。プロンプト以下の質問に答えてください。回答は1. 材料名、2. 材料名の形式で答えてください質問: 目玉焼きの材料を教えてください。回答: 1. 卵質問: 苺ジャムの材料を教えてください。AIの回答回答: 1. 苺、2. 砂糖上の例では以下の質問に答えてください。回答は1. 材料名、2. 材料名の形式で答えてください質問: 目玉焼きの材料を教えてください。回答: 1. 卵質問: 苺ジャムの材料を教えてください。この部分が回答の例になります。Zero-Shotプロンプティングでは質問: 目玉焼きの材料を教えてください。の部分が無い状態でAIに回答を求めます。Zero-Shotプロンプティングの例プロンプト次の様子を最高、普通、最低に分類してください大好物の焼肉を食べてお腹いっぱい回答最高上記の例では回答例(サンプル)が無くてもAIが適切な回答をしてくれました。AIは事前に学習された大量のデータから、大好物の焼き肉を食べてお腹いっぱいな状況は最高だ!と推測できるように学習されているということです。シンプルな質問であればこのように回答例(サンプル)をプロンプトに含まないZero-ShotプロンプティングでもAIは的確な文章を出力します。複雑な質問にはZero-Shotプロンプティングは不向き回答の形式を具体的に指定したい等、複雑な指示の場合はAIから欲しい回答を得られない可能性が高いです。その為、指示の内容によっては回答例(サンプル)を含むプロンプトを使う必要があります。回答例(サンプル)を含むものはFew-Shotプロンプティングと言う少数の回答例(サンプル)を含むプロンプトでAIに回答を求めることをFew-Shotプロンプティングと言います。プロンプト以下の質問に答えてください質問 : 目玉焼きの材料をリスト形式で教えて回答 : 1. 卵質問 : 苺ジャムの回答をリスト形式で教えて回答 :AIの回答1. 苺2. 砂糖3. レモン汁回答 : 1. 卵の部分が回答例(サンプル)になります。まとめ Zero-Shotプロンプティングとはサンプル無しのプロンプトでAIに回答を求めること シンプルな指示であればZero-Shotプロンプティングでも的確な回答を得られる 複雑な指示にはZero-Shotプロンプティングは不向き最後まで読んでいただきありがとうございます!質問や、こんなことを記事にしてほしい!というのがありましたらTwitterのコメント等で受け付けていますので、お気軽にどうぞ!ますみ - 愛知県在住の20代プログラマー - | @mashmy_98それでは次の投稿もお楽しみに!

2023年04月24日

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ますみ

愛知県在住の20代プログラマーです!

プログラミングと無縁の専門学校を卒業して働き出しましたが、コロナ禍でほぼ無職に...

無職時代に独学でプログラミングを勉強して、未経験からめでたくプログラマーとして採用していただけました。

このブログを見た方が、わたしが独学で勉強していた時期に悩んでいたことで悩まないように...そう願いながら情報を発信しています!

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