自然言語処理について

こんにちは、技術部のYです。

みなさんChatGPTは活用されていますでしょうか。他人に質問する感覚で気軽に使えてとても便利ですよね。
今回はその気軽さを実現している、自然言語処理という技術について、実際にどのような処理が行われているかご紹介します。

概要

自然言語処理（NLP）とは、人々が日常的に使っている話し言葉、書き言葉（自然言語）をコンピューターが処理する技術のことです。
冒頭のChatGPTをはじめ、AIスピーカーや検索エンジンなど、私たちの身近なサービスで活用されています。普段私たちが使う言葉は、話し手や文脈により意味が変化するなど、曖昧な要素を多く含んでおり、機械的に処理するには高度な技術が求められることは想像できるかと思います。
では、実際にコンピューターはどのようにして私たちの言葉を理解しているのでしょうか。

主な処理

ここで自然言語処理に使われている代表的な解析方法をご紹介します。
下に行くほど、コンピューターにとっては難しい処理になります。

形態素解析

言語を最小の単位である形態素に分割し、それぞれの形態素の品詞や活用形を判定する処理です。
例えば、「私はりんごを食べる」という文を形態素解析すると次のようになります。
私(代名詞) / は(助詞) / りんご(名詞) / を(助詞) / 食べる(動詞)

構文解析

構文解析では、文法的な構造を分析し、単語の並びや関係性を理解します。
「私は今日デパートで傘を買った」
[主語] 私 / [述語] 買った / [目的語] 傘 / [場所] デパート / [時間] 今日

意味解析

意味解析は、文の意味や意図を理解する処理です。
これは単なる文法的な解析ではなく、単語やフレーズの実際の意味を理解することを目的としています。
「今日は晴れているから散歩する」

主要な事象: 「今日は晴れている」 天気が晴れであること。
結果的な事象: 「散歩する」 晴れた天気の影響で、散歩をすることが予定されている。
因果関係: 「今日は晴れている」ことが原因で、「散歩する」ことが結果として生じている。
状況説明: 「から」 この接続詞は原因と結果の関係を表し、「今日は晴れている」と「散歩する」の因果関係を強調している。

上記以外にもさらに難易度の高い文脈解析や、トピックモデリングなどといった分析方法もあります。
文脈解析や曖昧な表現についての処理精度が高まれば、より便利な技術になるのは間違いなしですね。
急成長している分野なので、今後の動向もチェックしていきたいです。