自然言語処理入門
自然言語処理の複雑さと、Zilliz Cloudのようなベクトル・データベースが、効率的な埋め込み保存と検索によってどのようにNLPを変革するかを学びます。
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NLPとは何か？
自然言語処理（NLP）は、人工知能と計算言語学を組み合わせた学際的な分野である。その主な焦点は、コンピュータが人間の言語を理解し、意味のある価値ある方法で応答できるようにすることである。これまでに作られたすべての文の辞書を作ることでこれを実現することはできるが、人間の言葉で文を作るのに使う単語の組み合わせが多すぎるため、これは不可能だ。さらに人間は、アクセントが違ったり、多種多様な語彙を使ったり、異なる意味を持つ単語を使ったり、単語の発音を間違えたり、あるいは文章から単語を削除したりすることで、人間の言語をさらに複雑にしている。
自然言語処理は、自然言語データの処理を容易にする様々な技術とアルゴリズムを包含する。基本的に、NLPは非構造化データ、特に非構造化テキストを取り込み、テキストと音声の構文解析と意味解析を使用して自然言語理解（NLU）を適用し、文の意味を決定し、コンピュータが使用できる構造化テキストを生成します。一方、自然言語生成(NLG)は、あるデータ入力に基づいて、コンピュータが人間の言語によるテキスト応答を生成することを可能にする。
NLPのテクニックを活用することで、開発者はテキストデータから貴重な洞察を抽出し、機械が人間のクエリを理解して応答できるようにし、言語処理を伴うタスクを自動化することができる。基本的に、NLPは人間とコンピュータのインタラクションをより直感的、効率的、シームレスにします。NLPは、バーチャルアシスタント、チャットボット、情報検索システム、言語翻訳サービス、感情分析ツール、自動コンテンツ生成など、数多くの実世界での応用例がある。
NLP は何に使われるのか？
自然言語処理は、開発者が以下のようなユースケースでいくつかのNLPアプリケーションを構築するために使用されます：
センチメント分析
センチメント分析は、テキストに表現された感情や情緒を判断することを目的とする。センチメント分析では、テキストを肯定、否定、中立のいずれかに分類します。センチメント分析のテクニックは、ラベル付けされたデータセットでモデルを訓練する機械学習アルゴリズムを使用するか、単語やフレーズのセンチメントをキャプチャする事前に訓練されたモデルを活用することができます。センチメント分析の典型的なユースケースは、製品レビューの理解です（肯定的か否定的か、回答は皮肉か）。
情報抽出
情報抽出では、名前、日付、数値の抽出など、テキストから特定の情報を特定します。情報抽出では、名前付きエンティティ認識と関係抽出を使用して、構造化されていないテキストから構造化されたデータを抽出します。
機械翻訳
NLPは、統計的またはニューラル機械翻訳モデルを活用することで、機械翻訳を可能にします。これらのモデルは、大量の並列テキストデータから言語間のパターンと関係を学習し、適切な文脈でテキストをある言語から別の言語に翻訳することができます。
質問応答
質問応答システムは、与えられたテキスト・コーパスから質問を理解し、関連情報を検索するために、NLP技術を使用します。NLP技術には、テキスト理解、文書検索、情報抽出が含まれ、ユーザーのクエリに対して正確かつ適切な回答を提供する。
バーチャルアシスタントまたはチャットボット
仮想アシスタントとは、AlexaやSiriのような製品で、人間の発話を受け取り、人間の言語からコマンドを導き出してアクションを引き起こす。(アレクサ、電気をつけて！）。チャットボットは、アカウントや請求に関する問題や一般的なサポートに関する質問をサポートするために、人間と対話するために書き言葉を使用します。テキストが処理されると、適切なアクションを提供するためにデシジョンツリーをトラバースすることができます。
テキスト生成
NLP モデルは、与えられたプロンプトや入力に基づいて、人間のようなテキストを生成することができます。これには、言語モデリング、テキストの要約、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）やトランスフォーマ・モデルなどの技術を使用したテキスト生成などのタスクが含まれる。
スパム検出
自然言語処理はスパムの検知に役立ちます。例えば、メールの内容を見直して、多用される単語、稚拙な文法、適切な緊急性の主張などを調べることで、スパムかどうかを判断します。
NLP はどのように機能するのか？
自然言語処理とは、コンピュータが人間の言葉を処理、理解、生成できるようにする一連の技術とアルゴリズムを指します。ここでは、NLPがどのように機能するかを簡単に説明します：
テキストの前処理 - NLPの最初のステップは、一般的にテキストデータの前処理です。前処理には、セグメンテーション（文を構成する単語に分解する）、トークン化（テキストを個々の単語またはトークンに分割する）、ストップワード（ストップワードなどの句読点や、「the」や「is」のようなあまり意味を持たない一般的な単語を削除する）、ステミング（与えられたトークンの語幹を導き出す）またはレマタイゼーション（トークンを取り出し、辞書から意味を学習して語根を取得する）を適用して、単語を基本形に減らすなどのタスクが含まれます。
言語理解 - NLPアルゴリズムは、テキストの意味と構造を理解するためにさまざまなテクニックを使用します。これらの技法には、品詞タグ付け（各単語に文法タグを割り当てることによる文法分析）、構文解析（文構造の分析）、名前付きエンティティ認識（人物、組織、場所、ポップカルチャーの参照などの名前付きエンティティを識別および分類）などのタスクが含まれる。
"単語は、その単語が保持する仲間によって知るべきである"
-- ジョン・ファース（言語学者
自然言語処理モデル
特定の自然言語処理タスクを実行するために大規模なデータセットで訓練されたディープラーニングモデルは、自然言語処理用の事前訓練済みモデル（PTM）と呼ばれ、ゼロから新しいモデルを訓練する必要性を回避することで、下流の自然言語処理タスクを支援することができます。モデルをより正確に動作させたいのであれば、いくつかの自然言語処理モデルについて知っておく必要があります。以下はよく知られている自然言語処理モデルのリストです。
- トランスフォーマからの双方向エンコーダ表現（BERT）
- XLNetは、2019年に論文「XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding」で発表されました。
- 2019年に論文「RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach」でRoBERTaが提案された。
- 2019年の論文「ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations」でALBERTモデルが提案された。
- 2019年に論文「StructBERT: Incorporating Language Structures into Pre-training for Deep Language Understanding」でStructBERTが提案されました。
- PaLM 2は、Googleの機械学習と責任あるAIにおける画期的な研究の遺産に基づく次世代の大規模言語モデルです。
- Generative Pre-trained Transformer 4（GPT-4）は、OpenAIによって開発されたマルチモーダル大規模言語モデルです。GPTシリーズの4番目のモデルで、自然言語生成の強力な基盤として知られています。
- SentenceTransformersは、文、テキスト、画像埋め込み用のPythonフレームワークです。初期の研究は、論文Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networksに記載されている。
Zillizは自然言語処理にどのように役立ちますか？
開発者によるベクトルデータベースの使用は、自然言語処理の分野に革命をもたらしている。これらのデータベースは、NLPモデルのembeddingsの効率的な保存と検索を可能にし、意味的な類似性に基づいて類似文書、フレーズ、あるいは個々の単語を見つけるプロセスを簡素化します。さらに、ベクトルデータベースを使えば、コレクション内の文書を素早く要約し、ハイレベルな概要を得ることができる。NLPアルゴリズムを使って、テキストコーパスから最も重要な文章を抽出します。次に、Milvusを使用して、抽出されたフレーズと意味的に最も類似したフレーズを見つけ、最も重要なポイントを捉えます。
もう一つ広く使われているのは、Retrieval Augmented GenerationまたはRAGと呼ばれるもので、チャットボットの形で使われることが多い。大規模言語モデルは、一般に入手可能なデータのみで学習される。そのため、一般に公開されていない、ドメイン固有の、独自の、あるいはプライベートな情報が欠けている可能性がある。開発者は、LLMの外部にあるベクターデータベースにドメイン固有のデータを保存し、類似検索を行うことで、ユーザーの質問に関連するトップKの結果を提供することができる。これらの結果はLLMに送られ、LLMが作成する正確な回答を導き出す。
結論
ベクトルデータベースを使うことで、埋め込みの効率的な保存と検索が可能になり、類似文書やフレーズの検索が簡単になるため、自然言語処理に革命をもたらしている。NLPはAIと計算言語学を組み合わせたもので、コンピュータが人間の言葉を理解し、それに反応できるようにする。仮想アシスタント、チャットボット、翻訳サービス、感情分析など、さまざまな用途がある。BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERT、GPT-4などのNLPモデルは、NLPの能力を向上させる。Zilliz ](https://zilliz.com/cloud)のようなベクトルデータベースは、意味的類似性に基づく類似文書やフレーズの検索を簡素化することで、NLPをさらに強化する。
Chris ChuriloChris Churilo is the VP of Marketing & Community at Zilliz where she leads all community, developer relations, and marketing efforts. Prior to Zilliz, Chris was a founding member of the InfluxData’s go to market efforts and helped propel the time series database platform to dominance in the market. In earlier roles she defined and designed a SaaS monitoring solution at Centroid, and prior to that she was the VP of product management at iPass and was the LOB for several cloud services that required her to track the business and operational metrics and analytics to help identify and resolve issues.
