自然言語処理(NLP)は、コンピュータが人間の言葉を解釈することを可能にするものです。
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自然言語処理(NLP)とは、コンピュータプログラムが人間の言語を解釈するために使用される手法です。NLPは、人工知能(AI)の一種です。最新のNLPモデルは、そのほとんどが機械学習によって構築されており、言語学(言語の意味を研究する学問)の分野も活用しています。
すべてのコンピュータは、コンピュータが理解しやすい言語で書かれたコマンドや指示を解釈できます。例えば、コンピュータ(具体的にはブラウザアプリケーション)は、次のようなJavaScriptコードを理解し、解釈できます。
window.addEventListener("scroll", popup);
function popup() {
window.alert("Hello, world!");
}
しかし、自然言語のテキストを理解し、解釈することはできません。
If the user scrolls, show an alert that says "Hello, world!"(ユーザーがスクロールしたら、「Hello, world」というアラートを表示)
しかし、自然言語処理を備えたコンピュータプログラムであれば、命令を実行することはできなくても、上記の文章を理解することはできる可能性があります。
コンピュータに命令を与える最良の方法がプログラミング言語である一方、自然言語処理では、話し言葉であるか書き言葉であるかを問わず、人間の言葉を用いてコンピュータプログラムに様々なタスクを実行させられるようになります。例えば、音声記録や文章からなる大規模なデータ収集の処理、人間ユーザーとの対話の自動化、ユーザーからの問い合わせの解釈などの支援が可能になります。
NLPには他に、以下を例とする用途が挙げられます。
NLPは、機械学習を使って人間が作成したコンテンツを統計的に分析し、その解釈方法を学習します。学習プロセスにおいて、NLPモデルは文脈中の単語やフレーズの例とその解釈を蓄積していきます。例えば、「オレンジ」という単語が、果物ではなく色を意味する場合、NLPモデルは理解できないことがあります。しかし、「I ate an orange」や「This car comes in orange」のような何千もの例文を見せられるうちに、モデルは状況ごとの単語を理解し始め、意味の違いを正しく解釈できるようになります。
NLPは多くの場合、人間の言語の複雑さと一貫性のなさを踏まえ、より強力な機械学習であるディープラーニングに基づいて構築されています。ディープラーニングモデルでは、ラベル付けされていない生データを処理することができるものの、適切に学習させるためには膨大な量のデータが必要になります。また、ディープラーニングでは膨大な処理能力が必要となります。
自然言語処理(NLP)の前処理とは、プログラムまたは機械学習モデルによる分析のための生のテキストを準備することを指します。NLPの前処理は、テキストをディープラーニングモデルが分析しやすい形式にするために必要になります。
NLPの前処理には、いくつかの方法があります。主なものに、次のものが挙げられます。
大規模言語モデル(LLM)とは、人間が作成したテキストを理解し、自然な音声の出力を生成できる機械学習モデルの一種です。広く普及しているChatGPTのようなLLMは、非常に大規模なテキストデータセットで学習されます。
NLPとLLMという言葉には、重なる部分があります。どちらも人間の言語を解釈するために、機械学習、大規模なデータセット、そして訓練を用います。実際、LLMをNLPの一種であると定義する資料もあります。
しかし、LLMは複数の顕著な点でNLPモデルとは異なります。
例えば、NLPモデルはセンチメント分析により有用であり、LLMは顧客と対話するチャットボットに組み込むのに適しています。あるいは、NLPモデルは検索エンジンがユーザーのクエリを解釈して関連する検索結果を生成する助力となり、LLMは既存の関連コンテンツの統計的分析に基づいてクエリに対する独自の応答を書くことができます。
NLPはまた、生成AIと関連してはいるものの、明確に異なっています。生成AIは、テキスト、音声、ビデオ、画像、コードを生成できるディープラーニングモデルです。これとは対照的に、自然言語処理モデルはテキストを生成するようには設計されていません。一方、LLMは、クエリに応答してテキストを生成できるという点で、生成AIの一種でもあります。
Cloudflareにより、開発者は世界中のGPUを活用した高度なディープラーニングを実行でき、最小限の遅延でAIモデルの訓練に必要なコンピューティング能力にアクセスできるようになります。さらに、ディープラーニングベースのNLPの訓練に必要になる膨大な量のデータをコスト効率よく保存するための方法として、Cloudflare R2を提供しています。AI向けCloudflareの詳細は、リンクよりご覧ください。