自然言語処理 (NLP) が重要なのは、人間同士の主なコミュニケーション手段である人間の言語を機械が理解、解釈、生成できるようにするためです。NLP を使用することで、機械は大量の非構造化テキスト データを分析して理解できるようになり、顧客サービス、コンテンツ作成、意思決定などのさまざまなタスクで人間を支援する能力が向上します。
さらに、NLP は言語の壁を乗り越え、障害を持つ人々のアクセシビリティを向上させ、言語学、心理学、社会科学などのさまざまな分野の研究をサポートするのに役立ちます。
以下で説明するように、さまざまな目的に使用できる 5 つの NLP ライブラリを紹介します。
NLTK (自然言語ツールキット)
NLP で最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つは Python です。Python には、NLTK を含む NLP 用のライブラリとツールの豊富なエコシステムがあります。データ サイエンスと機械学習のコミュニティにおける Python の人気と、NLTK の使いやすさと豊富なドキュメントが相まって、多くの NLP プロジェクトで Python が選ばれています。
NLTK は Python で広く使用されている NLP ライブラリです。トークン化、ステミング、タグ付け、解析のための NLP 機械学習機能を提供します。NLTK は初心者に最適で、NLP に関する多くの学術コースで使用されています。
トークン化とは、テキストを特定の単語、フレーズ、文などの扱いやすい部分に分割するプロセスです。トークン化の目的は、テキストに構造を与えて、プログラムによる分析や操作を容易にすることです。テキストの分類や感情分析などの NLP アプリケーションで頻繁に行われる前処理手順は、トークン化です。
単語は、語幹形成のプロセスを通じて基本形または語根から派生します。たとえば、「run」は「running」、「runner」、「run」などの用語の語源です。タグ付けには、名詞、動詞、形容詞など、文書内の各単語の品詞 (POS) を識別することが含まれます。テキスト分析や機械翻訳など、フレーズの文法構造を知ることが重要となる多くの NLP アプリケーションでは、POS タグ付けは重要なステップです。
解析とは、文の文法構造を分析して単語間の関係を識別するプロセスです。解析では、文を主語、目的語、動詞などの構成要素に分解します。解析は、機械翻訳やテキスト音声変換など、文の構文を理解することが重要な多くの NLP タスクにおいて重要なステップです。
スペイシー
SpaCy は、Python 用の高速で効率的な NLP ライブラリです。簡単に使用できるように設計されており、エンティティ認識、品詞タグ付け、依存関係解析などのツールを提供します。SpaCy は、その速度と精度により業界で広く使用されています。
依存関係解析は、構文的および意味的な依存関係の観点から単語間の関係を判別し、これらの関係を捉える解析ツリーを構築することで、フレーズの文法構造を調べる自然言語処理手法です。
2- 自然言語処理 (NLP) ライブラリ: システムがユーザーの音声コマンドの意図を理解するのに役立つ NLP ライブラリを選択します。人気のあるオプションとしては、Natural Language Toolkit (NLTK) や spaCy などがあります。
— ジェネラル⚔ (@GeneralAptos) 2023年4月1日
スタンフォード CoreNLP
Stanford CoreNLP は、感情分析、名前付きエンティティの認識、依存関係の解析など、さまざまな NLP タスク用のツールを提供する Java ベースの NLP ライブラリです。その精度の高さで知られており、多くの組織で使用されています。
Stanford CoreNLP を使用してユーザーレビューから意見フレーズを抽出 http://t.co/t6VIzfNRfz#machinelearning#nlp pic.twitter.com/RHiTl40Q7c
— ジュリアン・ヒルブランド (@JulianHi) 2014年9月11日
感情分析は、テキストの主観的な調子や態度を分析して判断するプロセスであり、固有表現認識は、名前、場所、組織などの名前表現をテキストから識別して抽出するプロセスです。
ゲン
Gensim は、トピック モデリング、ドキュメント類似性分析、その他の NLP タスク用のオープン ソース ライブラリです。潜在ディリクレ配分法 (LDA) や単語埋め込みを生成する word2vec などのアルゴリズム用のツールを提供します。
LDA はトピック モデリングに使用される確率モデルであり、一連のドキュメント内の基礎となるトピックを識別します。Word2vec は、単語をベクトルにマッピングすることを学習するニューラル ネットワーク ベースのモデルであり、単語間の意味分析と類似性の比較を可能にします。
テンソルフロー
TensorFlow は、NLP タスクにも使用できる人気の機械学習ライブラリです。テキスト分類、感情分析、機械翻訳などのタスク用のニューラル ネットワークを構築するためのツールを提供します。TensorFlow は業界で広く使用されており、大規模なサポート コミュニティがあります。
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— 博士ガナパティ・プリパカ (@gp_pulipaka) 2023年4月7日
テキストをあらかじめ決められたグループまたはクラスに分類することを、テキスト分類といいます。感情分析では、テキストの主観的なトーンを調べて、作成者の態度や感情を確かめます。機械は、テキストをある言語から別の言語に翻訳します。いずれも自然言語処理技術を使用していますが、その目的は異なります。
NLP ライブラリとブロックチェーンを一緒に使用できますか?
NLP ライブラリとブロックチェーンは 2 つの異なるテクノロジーですが、さまざまな方法で組み合わせて使用できます。たとえば、スマート コントラクトやトランザクション レコードなどのブロックチェーン プラットフォーム上のテキストベースのコンテンツは、NLP アプローチを使用して分析および理解できます。
NLP は、ブロックチェーン アプリケーション用の自然言語インターフェースの作成にも適用でき、ユーザーは日常言語を使用してシステムと通信できます。ブロックチェーンを使用して、チャットボットや感情分析ツールなどの NLP ベースのアプリを保護および検証することで、ユーザー データの整合性とプライバシーを保証できます。