自然言語処理とは

自然言語処理（NLP）は、コンピューター言語と人間の言語を翻訳する方法です。 このフィールドの目的は、テキストに含まれるデータの正確な値と方程式を与えなくても、コンピューターがテキストの意味を理解できるようにすることです。 本質的に、自然言語処理は、人間とコンピューターの言語間の翻訳プロセスを自動化します。 このフィールドの多くは、フレーズの考えられる意味を決定するために統計とモデルに依存していますが、この問題に対する多くの異なるアプローチがあり、以前からありました。 この分野の発見は、音声認識、人間の言語翻訳、情報検索、さらには人工知能の分野での用途があります。

言語が常に一貫しているわけではなく、意味へのすべての手がかりが言語自体に含まれているわけではないため、コンピューターサイエンスと言語学の背景から進化する自然言語処理は多くの問題に直面しています。 すべての例外を含む言語の文法全体を完全に説明しても、コンピューターがテキストに含まれる情報を解析できるとは限りません。 一部の文は構文的に曖昧であり、単語は複数の意味を持っていることが多く、音や記号の組み合わせによっては、単語の境界に応じて意味が変わります。これらはすべて、コンテキストを理解しないコンピューターにとっては問題になります。 さらに重要なことは、言語の多くは物理的および社会的宇宙とのつながりに依存していることです。音声行為などの一部の文は、世界に作用するほど情報を伝えません。 コンピューターが人間の言語の構文とセマンティクスを完全に理解している場合でも、コンピューターがテキストの意味を正確に確認するには、分析するテキストに皮肉や受動的な攻撃などの人間のデバイスがない必要があります。

イデオロギー的に、自然言語処理は、ほとんどのコンピューターユーザーがコンピューターの言語に適応するよりも、既に知っている人間の言語でコンピューターを操作する方が快適であるという考え方に支配される人間とコンピューターの相互作用のシステムです。 また、人間の知識の多くはすでに人間の言語でエンコードされているという事実を活用しており、その知識を含むテキストは、コンピューター用に合理化できる論理構造に変換できます。 この分野の多くのプロジェクトは、人間の言語のテキストからコンピューターで読み取り可能なデータを抽出するために機能しますが、コンピューターのデータから人間が読み取り可能なテキストを生成するために自然言語処理も使用されます。 これらの理解と生成の両方の機能は、テキストを最初にコンピューター言語にデコードしてから別の人間の言語でエンコードすることにより、ある人間の言語から別の言語に翻訳するアプリケーションの場合など、同じテクノロジーで使用できます。 自然言語処理の努力で得られた革新は、人間のような複雑さの習熟によって人間のような知性が定義される度合いのため、人工知能プロジェクトにも驚くほど適用できます。