NLP の基本概念:
- 自然言語処理 (Natural Language Processing、NLP) は、コンピュータ技術を使用して、言語を対象として自然言語を分析、理解、処理する学問であり、定量的な研究を実施し、人間とコンピュータの間で共同で使用できる言語記述を提供します。これには、自然言語理解 (NLU) と自然言語生成 (NLG) の 2 つの部分が含まれています。これは、言語科学、コンピュータ科学、数学、認知、論理などが関与する典型的な境界学際科目であり、コンピュータと人間（自然）言語との間の相互作用の分野に焦点を当てています。人々は、コンピューターを使用して自然言語を処理するプロセスを、異なる時期または異なる重点で、自然言語理解 (NLU)、人間言語技術 (HLT)、計算言語学 Hl (計算言語学) 、量的言語学、数学言語学と呼びます。
- 自然言語処理 (NLP、自然言語処理) は、人間とコンピューターの対話における言語の問題を研究する学問です。技術的な実装の難易度に応じて、このようなシステムは、単純マッチング、ファジーマッチング、段落理解の 3 つのタイプに分類できます。
- 自然言語を処理する鍵は、コンピューターに自然言語を「理解」させることであるため、自然言語処理は自然言語理解 (NLU、Natural Language Understanding) とも呼ばれ、計算言語学 (Computational Linguistics) とも呼ばれます。それは、一方では言語情報処理の一分野であり、他方では人工知能（AI、Artificial Intelligence）の中核的なトピックの1つです。
NLP の基本的なタイプの例
- 技術的な実装の難易度に応じて、このようなシステムは、単純マッチング、ファジーマッチング、段落理解の 3 つのタイプに分類できます。簡易マッチング個別指導回答システムは、主に簡易キーワードマッチング技術を利用して、生徒の質問と回答データベース内の該当する回答項目を照合し、自動的に質問に回答したり、関連する個別指導を提供したりするシステムです。これに基づいて、ファジィマッチングカウンセリング応答システムは、同義語と反意語のマッチングを追加します。このようにして、学生が尋ねた質問の元のキーワードに応じて、回答ライブラリに直接一致する回答がない場合でも、キーワードの同義語または反意語が一致する場合は、関連する回答を見つけることができます。回答ライブラリの回答エントリ。段落理解型家庭教師応答システムは、最も理想的な真にインテリジェントな家庭教師応答システム（単純照合とあいまい照合、厳密には「インテリジェント家庭教師応答システム」ではなく「家庭教師自動応答システム」としか言えない）である。しかし、このシステムは自然言語の段落理解を伴うため、中国語の場合、この理解には自動単語分割、品詞解析、構文解析、意味解析など、NLP分野のさまざまな複雑な技術が関与するため、非常に困難です。実装する。これまでのところ、国内のオンライン教育において中国語段落の理解を真に実現できる実用的なインテリジェントな個別指導および応答システムは存在しません。しかし、私の国のいくつかの大学の人工知能研究室や中国情報処理研究室では、少数の研究者がそのようなシステムの実験用プロトタイプを開発しています。近い将来、このような実用的なインテリジェントシステムが登場すると考えられています。これは、高品質のオンライン コースの重要な研究方向の 1 つです。
NLP の主な応用方向
- 自然言語処理は主に、機械翻訳、世論監視、自動要約、意見抽出、テキスト分類、質問応答、テキスト意味比較、音声認識、中国語OCRなどに使用されます。
NLP開発の歴史
- 初期の自然言語処理
- 第 1 段階 (60 年代から 80 年代): 語彙、構文および意味分析、質疑応答、チャット、機械翻訳システムを確立するためのルールに基づいています。ルールは人間の内省の知識を利用でき、データに依存せず、迅速に開始できることが利点ですが、問題は、おもちゃのシステムのようにカバレッジが不十分で、ルールの管理と拡張性が解決されていないことです。
- 統計的自然言語処理
- 第 2 段階 (1990 年代初頭): 統計ベースの機械学習 (ML) が普及し、多くの NLP が統計ベースの手法を使用し始めました。主なアイデアは、ラベル付きデータを使用して、手動で定義された特徴に基づく機械学習システムを確立し、そのデータを使用して学習を通じて機械学習システムのパラメーターを決定することです。実行時には、これらの学習されたパラメーターを使用して入力データがデコードされ、出力が取得されます。機械翻訳と検索エンジンはどちらも、統計的手法を使用することで成功を収めています。
- ニューラルネットワーク自然言語処理
- 第 3 段階（2008 年以降）：ディープラーニングが音声や画像で威力を発揮し始める。その後、NLP 研究者はディープラーニングに注目し始めました。まずはディープラーニングを特徴量計算に利用したり、新たな特徴量を作成したりして、独自の統計学習フレームワークで効果を体験してください。たとえば、検索エンジンは、検索の関連性を向上させるために、ディープ ラーニングの検索用語とドキュメントの類似性の計算を追加しました。2014 年以来、深層学習モデリングを通じてエンドツーエンドを直接トレーニングする試みが行われてきました。現在、機械翻訳、質問応答、読解の分野が進歩し、ディープラーニングが盛り上がっています。