NLPの役立つテクニックにはどのようなものがありますか。
NLP (自然言語処理) とは、人間言語とコンピュータのやり取りについて研究する分野で、さまざまなタスクやアプリケーションに適用できる実用的なテクニックが数多く存在します。以下に一般的なNLP実用テクニックをいくつか示します。
- 文章を単語や語句に分割して、処理や分析などの後段階で用いること。
- 形態素解析：各単語の品詞（名詞、動詞、形容詞など）を特定し、文法解析や意味解析に使用される。
- 命名エンティティ認識(Named Entity Recognition)：人名、地名、組織名などの固有表現を文章から認識し、情報抽出や関係分析に利用する。
- テキストをカテゴリーやタグに分類し、感情分析、スパムメールフィルタリングなどのタスクに使用
- 感情分析：文章中の感情の傾向、例えば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどを確定し、世論分析や利用者の感情分析などに活用する。
- 機械翻訳（Machine Translation）：ある言語（例えば英語）の文章を、別の言語（例えば中国語）に自動的に翻訳します。
- テキストから関係性や出来事、属性といった構成要素を抽出して、ナレッジグラフやデータマイニングに利用する情報抽出（インフォメーションエキストラクション）。
- テキストジェネレーション：チャットボットや記事の要約などの新しいテキストをモデルを使用して生成します。
- 質問応答を専門に扱い、ユーザーが質問に対して回答するシステム。知識グラフの問答、FAQ問答システムなどが該当します。
- ニューラルネットワークベースの言語モデルなどの、テキストの生成・評価・改良に用いられる確率モデルのこと。
これらは、実用的な NLP テクニックの一般的な用途であり、具体的な方法論は問題とタスクによって異なります。
