【絶品】NLP自然言語処理学習ルート（知識体系）

現在、大規模な事前トレーニング済み言語モデルの強力な対話質問応答機能とテキスト生成機能により、自然言語処理 (NLP) の研究と応用に新たな熱意の波が押し寄せています。NLP は、コンピューターサイエンス、人工知能、言語学が交わる最先端の分野です。NLP の応用範囲と研究範囲は非常に広く、個人的には特に優れた、詳細で体系的な文書を見つけたことがありません。

この記事では、知識システムとも言える自然言語処理の主要サブフィールドとそれに含まれる主なタスクに基づいたNLP 学習ルートを簡単にまとめます。これ以降の個人的な技術記事は主に NLP に焦点を当て、一般にこのルートに従って関連する基礎知識、手法、技術、ツール、実践事例などを記録します。したがって、この記事は単なる学習ルートではなく、今後長期にわたる個人的な学習計画でもあります。

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以下のフィッシュボーンダイアグラムは、個人的な NLP 関連の学習ルートであり、ある意味、知識システムとして理解することができます。この記事では、これらの基本的な概念を例を示しながら簡単に説明します。

実際、「NLP 知識体系」や「NLP 学習ルート」に関する関連記事は数多くあり、ネットで検索するだけでもたくさんあります。ただし、学術的な観点から展開されている内容が多く、個人の理解や計画とは合わないため、以下のような簡単な構成にまとめただけであり、もちろんこれで完全なシステムではありません。多くのサブタスクの帰属は特に厳密ではありません。

ここに画像の説明を挿入します

簡単な概要

NLPのコンセプト

NLP は自然言語処理としても知られ、自然言語を使用した人間とコンピューター間の効果的なコミュニケーションを研究する学問です。自然言語処理は、言語学、コンピューターサイエンス、数学などの複数の分野の理論と方法を統合します。NLP の動作原理は、まず人間が自然言語を使用して送信した情報を受信し、次にそれを確率ベースのアルゴリズムを通じて翻訳および変換し、最後にコンピューターが理解して実行できる結果を出力することです。NLP の 2 つの中心的なタスクは、自然言語理解 (NLU) と自然言語生成 (NLG) です。自然言語理解とは、コンピューターが人間の言語を理解して解釈できるようにすることを指します。一方、自然言語生成は、人間とコンピューターのコミュニケーションの目的を達成するために、非言語形式のデータを人間の言語形式に変換します。

NLP開発の歴史

自然言語処理 (NLP) の開発は 1950 年代にまで遡り、複数の段階と技術革新を経てきました。NLP の詳細な開発履歴は次のとおりです。

1950年代～1960年代：ルール重視の時代

この期間、NLP は主にルールベースのアプローチを採用し、ルールと文法を手動で記述することでテキストの分析と処理を実現しました。最も初期の成功例は、シャノンの迷路走行マウス (1950 年) とワイゼンバウムの ELIZA 人工対話システム (1964 年) で、ルール重視のアプローチを使用して問題を解決したり、シミュレーションを通じて出力を生成したりしました。
1970 年代から 1980 年代: 統計分析とコーパスの時代

コンピュータ技術の発展に伴い、研究者は大規模なテキストコーパスを使用し、統計分析やその他の方法、いわゆる「データからの学習」を採用し始めました。この期間中、コーパスベースの手法と統計的学習手法が広く使用され、隠れマルコフモデル、最大エントロピーモデル、条件付き確率場などの重要な技術とアルゴリズムが提案されました。
1990 年代: 知識ベースと混合手法の時代

この期間中、研究者はルールベースのアプローチと統計ベースのアプローチの両方を組み合わせて、ハイブリッド手法を形成しました。さらに、人工ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなど、知識ベースの手法と深層学習アルゴリズムが登場しました。同時に、注釈付きコーパスの構築と共有も、Penn Treebank や WordNet などの NLP の開発における重要なトレンドになっています。
2000年代：ディープラーニングの時代

深層学習テクノロジーの台頭により、NLP は新たな発展期に入りました。深層学習テクノロジーは、特徴とパターンを自動的に学習し、テキスト分類、感情分析、機械翻訳、質問応答システムなどの複数のタスクをエンドツーエンドで解決できます。重要な深層学習アルゴリズムには、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、長短期記憶ネットワーク (LSTM)、およびトランスフォーマーネットワーク (Transformer) が含まれます。
2010年代から現在：事前トレーニングと文脈理解の期間

この期間中、研究者らは、事前トレーニングされたモデルを使用すると、NLP タスクのパフォーマンスが大幅に向上する可能性があることを発見しました。これらのモデルは通常、大規模な教師なしコーパスを使用して事前トレーニングされ、特定のタスクに合わせて微調整されます。さらに、コンテキスト理解も現在の NLP 分野における重要な研究方向となっており、BERT や GPT などの重要なモデルや技術がこの方向で登場しています。

NLP の主要なサブフィールド

このセクションでは、各サブタスクの概念を簡単に記録しますが、詳細については、今後各タスクの詳細なブログを参照してください。

テキストの前処理

テキストのクリーニング

テキストクリーニングとは、元のテキストを処理してノイズや無関係な情報を除去することを指します。一般的なクリーニング操作には、HTML タグ、特殊文字、句読点、余分なスペースなどの削除が含まれます。テキストクリーニングの目的は、後続の処理のために、よりクリーンでより標準化されたデータを提供することです。

例: 次の生のテキストがあるとします。
```
<div class="intro">Natural language processing (NLP) is a field of artificial intelligence which</div> focuses on enabling computers to understand and interpret human language.
```
次のテキストクリーニング操作を実行できます。
- HTML タグを削除します。Natural language processing (NLP) is a field of artificial intelligence which focuses on enabling computers to understand and interpret human language.
- 括弧内の内容を削除します。Natural language processing is a field of artificial intelligence which focuses on enabling computers to understand and interpret human language.
- 大文字を小文字に変換します。natural language processing is a field of artificial intelligence which focuses on enabling computers to understand and interpret human language.
- 文末のピリオドを削除します。natural language processing is a field of artificial intelligence which focuses on enabling computers to understand and interpret human language
トークン化

トークン化とは、テキストを個別の単語またはトークンに分割するプロセスを指します。単語の分割は NLP の重要なステップの 1 つであり、後続の処理の基本単位を提供します。

例: 次の生のテキストがあるとします。
```
I love natural language processing.
```
次の単語分割操作を実行できます。
- テキストを単語に分割します。["I", "love", "natural", "language", "processing"]
ストップワードの削除

ストップワードの削除とは、前置詞、冠詞、接続詞など、実用的な意味を持たない、またはテキスト処理で非常に頻繁に使用される一般的な単語を削除することを指します。これらの単語はタスクによってはあまり有益ではないため、削除する必要があります。

例: 次の生のテキストがあるとします。
```
I love natural language processing.
```
次の操作を実行してストップワードを削除できます。
- ストップワードを削除します。["love", "natural", "language", "processing"]
一般的なストップワードリストは、オープンソースの NLP ツールライブラリ (NLTK など) を通じて取得できます。
低頻度単語の削除

低頻度単語の削除とは、テキストコーパス全体で出現頻度が低い単語を削除することを意味します。これにより、データ内のノイズとデータサイズが削減されます。一般に、コーパス内でそのしきい値未満に出現する単語を削除するためにしきい値が設定されます。

例: 次の生のテキストがあるとします。
```
I love natural language processing.
```
しきい値を 2 に設定すると、love と Natural の 2 つの単語のみが保持され、言語と処理は削除されます。
語彙を構築する

辞書を構築すると、その後の処理と表現のためにテキスト内のすべての単語に一意のインデックスが割り当てられます。辞書は通常、コーパス全体を調べ、各単語を一意の識別子 (整数) に関連付けることによって構築されます。

例: 次の生のテキストがあるとします。
```
I love natural language processing.
```
次のように辞書を構築できます。
- 構築された辞書:{"I": 0, "love": 1, "natural": 2, "language": 3, "processing": 4}
Word ベクトル表現 (Word Vector)

単語ベクトル表現は、テキスト内の単語を数値ベクトルに変換するプロセスです。一般的な単語ベクトル表現方法には、ワンホットエンコーディング、バッグオブワードモデル (Bag of Words)、単語頻度 - 逆文書頻度 (TF-IDF)、単語埋め込み (Word Embedding) などが含まれます。

例: 次の生のテキストがあるとします。
```
I love natural language processing.
```
次の単語ベクトル化操作を実行できます。
- ワードベクトル表現:[[1, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0, 0], [0, 0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 1]]
具体的には、ワンホットエンコーディングは各単語の位置が 1、その他の位置が 0 であることを意味します。バッグオブワードモデルは各単語の出現数を表します。TF-IDF は単語の出現頻度とその単語の出現頻度を表します。コーパス全体出現頻度の関係、単語埋め込みは単語間の類似度を計算することでベクトル空間内の位置を表現します。

字句解析

固有表現の認識

固有表現認識は、人、場所、組織の名前など、テキスト内で特別な意味を持つ固有表現を識別するために使用されるテキスト処理タスクです。これは、テキストから重要な情報を抽出し、エンティティ間の関係を理解するのに役立ちます。

例: 次のテキストがあるとします。
```
苹果公司成立于1976年，创始人是史蒂夫·乔布斯、史蒂夫·沃兹尼亚克和罗南·韦恩。
```
固有表現認識では、テキスト内の固有表現を次のカテゴリに識別できます。
- 組織名：苹果公司
- 名前：史蒂夫·乔布斯、史蒂夫·沃兹尼亚克、罗南·韦恩
固有表現認識を通じて、テキスト内の重要な表現情報を識別できます。
ステミングと見出し語化

ステミングと見出し語化は、さまざまな語形がテキスト分析に及ぼす影響を排除するために、単語を語幹または基本形に変換するプロセスです。ステミングは単語の基本部分のみを取得する比較的単純な処理方法ですが、見出し語化は文脈や品詞などの要素を考慮します。

例: 次のテキストがあるとします。
```
Cats are running in the park, and they love to play with mice.
```
ステミングと見出し語化では、テキスト内の単語を次のように処理できます。
- ステミング結果:cat, are, run, in, the, park, and, they, love, to, play, with, mice
- 見出し語化の結果:cat, be, run, in, the, park, and, they, love, to, play, with, mouse
ステミングと見出し語化により、さまざまな形態の単語を基本的な形式に統合し、テキスト内のノイズと冗長性を減らすことができます。
品詞のタグ付け

品詞タグ付けは、テキスト内の各単語に品詞タグを割り当てることです。これは、文内の単語の文法的役割を示すために使用されます。注釈付きの品詞には名詞、動詞、形容詞などが含まれており、文法分析やその他の NLP タスクで重要な役割を果たします。

例: 次のテキストがあるとします。
```
Cats are running in the park.
```
品詞タグ付けでは、文内の各単語に次のタグを割り当てることができます。
- 名詞：Cats, park
- 動詞：are, running
- 前置詞：in
- 記事：the
品詞のタグ付けにより、文の文法構造と文内で単語が果たす役割をより深く理解できます。

構文解析

構文ツリーの解析

*構文ツリー*解析は、文をツリー状の構造に分析するプロセスです。各ノードは語句または単語を表し、エッジはそれらの間の文法関係を表します。最小のフレーズや単語に到達するまで文を段階的に分割することで、構文ツリーを構築できます。

たとえば、「The cat is sit on the mat.」(猫はマットの上に座っています) という文について考えてみましょう。構文ツリー解析を通じて、次の構文ツリーを生成できます。
```
               sitting
                /     \
             is       on
            /          \
        cat           mat
       /
    The
```
構文ツリーでは、最上位のノードが文全体のルートノードとなり、各単語がツリーの葉ノードになります。エッジは、動詞「sit」とその主語「is」の関係、動詞「sitting」と前置詞句「on the mat」の関係など、句間の文法的関係を表します。構文ツリー分析により、各単語間の階層関係や構造が明確にわかります。
依存関係の分析

係り受け分析は、文内の単語間の係り受けを説明するプロセスです。各単語はノードとして見なされ、エッジはこれらの単語間の依存関係、つまり、ある単語が別の単語の修飾または従属を表します。

「The cat is sit on the mat.」（猫はマットの上に座っています）という文を例に取ると、依存関係分析により、次のような依存関係グラフが得られます。
```
             sitting
             /     \
          is       mat
         /          |
      cat         on
      |
     The
```
この依存関係グラフでは、各単語がノードとして表現され、エッジが単語間の依存関係を表します。たとえば、動詞「sitting」は「is」に依存し、「is」の補語であることを示し、名詞「mat」は前置詞「on」に依存し、「on」の修飾語であることを示します。名詞「猫」は投稿に依存します「The」という単語は、それが「The」で修飾された名詞であることを意味します。

係り受け分析を通じて、文内の単語間の修飾と従属関係をより深く理解することができ、文の文法構造を解釈して理解するのに役立ちます。

意味解析

テキストクラスタリング

テキストクラスタリングは、同じクラスタ内のテキストが同様の特徴やトピックを持つように、一連のテキストデータを異なるクラスタに分割するプロセスです。テキストクラスタリングの目的は、アプリオリなラベルを必要とせずに、テキストデータに隠された潜在的な構造や関係を発見することです。一般的に使用される方法には、层次聚类、k-means聚类和谱聚类などが含まれます。

スポーツ、テクノロジー、政治などのさまざまなトピックをカバーする一連のニュース記事があるとします。K-means クラスタリングなどのテキストクラスタリングアルゴリズムを使用して、これらの記事をクラスタリングできます。記事間の類似度を計算することにより、類似したトピックを持つ記事が 1 つのカテゴリにグループ化されます。たとえば、すべてのスポーツ記事は 1 つのクラスターにグループ化され、テクノロジー記事は別のクラスターにグループ化されます。
テキストの分類

テキスト分類は、未知のテキストを事前定義されたカテゴリに自動的に分類するタスクです。テキスト分類の目標は、テキストの特徴とカテゴリの間の関係を学習し、新しいテキストを正確に分類できるように分類器をトレーニングすることです。一般的に使用される方法には、朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）などが含まれます。

一連の映画レビューを肯定的、否定的、中立的なレビューに分類したいとします。機械学習に基づくナイーブベイズ分類器などのテキスト分類アルゴリズムを使用できます。注釈付きトレーニングデータから学習することにより、分類器はコメントをその特性に基づいて適切なカテゴリに分類できます。次に、ラベルのないコメントの場合、この分類子を使用してコメントを分類し、評価タイプを決定できます。
トピックモデリング

トピックモデリングは、テキストデータから隠れたトピックを発見する手法です。文書コレクション内の語彙の統計分析を実行して、各トピックの単語分布と各記事が各トピックに属する確率を推測します。一般的に使用されるトピックモデルには、Latent Dirichlet Allocation (LDA)和Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA)などが含まれます。

一連のニュース記事があり、これらの記事のトピックを理解したいとします。トピックモデル (LDA など) を適用すると、各トピックの単語の分布と各記事が各トピックに属する確率を見つけることができます。このようにして、各トピックがその特徴に基づいて特定の分野またはトピックに関連しているかどうかを判断できます。
感情分析

感情分析は、テキストの感情的傾向を分析するタスクです。つまり、テキストがポジティブな感情であるか、ネガティブな感情であるか、または中立的な感情であるかを判断します。感情分析の目標は、テキスト内の感情の極性を特定し、定量化することです。一般的に使用される方法には、基于规则的方法、基于机器学习的方法（如朴素贝叶斯、支持向量机）和深度学习模型（如循环神经网络、Transformer）などが含まれます。

ソーシャルメディア上に一連のユーザーレビューがあり、特定の製品に対するユーザーの感情的傾向を理解したいとします。感情分析を通じて、コメント内の感情的な単語の頻度を分析し、感情的な単語の極性に基づいてコメントの感情的な傾向を判断できます。たとえば、レビューに含まれるポジティブな感情の単語の頻度が高ければ、そのレビューはポジティブな感情であると判断できます。
語感の曖昧さの回避

意味の曖昧さの解消とは、特定の文脈における単語の正確な意味を判断するタスクを指します。多くの単語には複数の意味があるため、文脈に基づいて単語の正しい意味を推測することは、テキストを理解するために重要です。一般的に使用される方法には、基于词典的方法、基于语境的方法和基于语义相似度的方法などが含まれます。

「ピアニストはステージで美しい音楽を演奏します。」というテキストがあるとします。ここでの「ピアニスト」は音楽家を指す場合もあれば、昆虫を指す場合もあります。語感の曖昧さをなくすことで、「美しい音楽を演奏する」などの文脈情報を考慮して、「ピアニスト」が正確に音楽家を意味するかどうかを判断できます。

情報抽出

情報抽出は、ナレッジグラフの構築と維持において重要な役割を果たします。

ナレッジグラフは、ノードとエッジを使用してエンティティおよびエンティティ間の関係を表現し、グラフ構造に知識を保存および表現する方法です。

情報抽出は、テキストから構造化された知識を自動的に抽出し、それをナレッジグラフに記入するのに役立ちます。

エンティティの抽出

エンティティの抽出とは、指定されたテキストから特定のタイプまたはカテゴリの名前付きエンティティを識別して抽出することを指します。名前付きエンティティには、人、場所、組織、日付、時刻、通貨、製品などが含まれます。エンティティ抽出タスクの目標は、テキスト内のこれらのエンティティを見つけてラベルを付けることです。

「Google はカリフォルニア州シリコンバレーに本社があり、1998 年に設立されました。」というニュースレポートのテキストがあるとします。エンティティ抽出タスクの目標は、テキスト内の 2 つのエンティティを識別することです谷歌（组织机构）和美国加利福尼亚州的硅谷（地点）。
関係抽出

関係抽出とは、テキストから異なるエンティティ間の関係または相互作用を抽出することを指します。これらの関係は、特定のコンテキストやタスクに合わせて事前定義またはカスタマイズできます。関係抽出タスクの目標は、エンティティ間の関係を特定して取得し、構造化された形式で表現することです。

引き続き、ニュースレポートのテキストを例として取り上げます。「Google はカリフォルニア州シリコンバレーに本社があり、1998 年に設立されました。」関係抽出タスクの目標は、を特定することです谷歌和硅谷之间的总部所在地关系（located_in）。
イベント抽出

イベント抽出とは、テキストからイベントやアクションを説明する情報を抽出することを指します。これには、テキスト内のイベントのトリガー（トリガーワード）と、イベントに関連する参加者、時間、場所、その他の要素を特定することが含まれます。イベント抽出タスクの目的は、テキスト内のイベントの内容を理解するためにイベントを分析および要約することです。

「ジョンは昨日レストランに行き、ピザを注文しました。」イベント抽出タスクの目標は、を特定することです“去”这个触发词，并抽取出相关的参与者（约翰、一家餐厅）、时间（昨天）和动作（去）。

機械翻訳

転移学習

転移学習とは、あるタスクで学習した知識や経験を別の関連タスクに適用する機械学習方法を指します。機械翻訳では、転移学習により、ソース言語とターゲット言語の翻訳タスクでモデルをトレーニングし、学習した知識を他の言語ペアの翻訳タスクに転送することで、翻訳の品質と効果を向上させることができます。

英語とフランス語の翻訳タスクでニューラルネットワークベースの機械翻訳モデルをトレーニングし、良好な結果が得られたとします。ここで、英語からドイツ語への翻訳タスクで良好なパフォーマンスを達成したいと考えています。転移学習を通じて、トレーニング済みのモデルを初期モデルとして使用し、既存の知識と経験を活用して英語-ドイツ語の翻訳タスクを微調整できます。
評価方法

評価方法とは、機械翻訳システムの出力結果の品質を測定する方法です。評価方法には通常、自動評価と手動評価が含まれます。自動評価方法では、メトリクスまたはコンピューターアルゴリズムを使用して、翻訳結果と参考翻訳の間のギャップを測定します。手動評価では、人間の評価者が意味の正確さや流暢さなどの基準に基づいて翻訳結果を採点します。

一般的に使用される自動評価方法には、BLEU (バイリンガル評価での字句一致)、METEOR (単語、フレーズ、文のレベルに基づく複数の基準)、TER (フレーズエラー率) などが含まれます。手動による評価方法では通常、プロの翻訳者を使用してレビューを実施したり、アンケートを使用してユーザーのフィードバックを取得したりするなど、人間の評価者を使用して翻訳結果の品質を評価します。
ニューラル機械翻訳

ニューラル機械翻訳 (NMT) は、ニューラルネットワークモデルを使用して機械翻訳を実装する方法です。従来のルールベースまたは特徴ベースの方法のような翻訳プロセスにおける中間表現を必要とせず、ソース言語の文を入力として受け取り、ターゲット言語の文を出力として直接生成します。

ニューラル機械翻訳では通常、エンコーダ/デコーダ構造が使用されます。エンコーダはソース言語の文を固定長のベクトル表現にエンコードし、デコーダはこのベクトルに基づいてターゲット言語の文を生成します。大規模な並列処理とエンドツーエンドのトレーニングを通じて、ニューラル機械翻訳は一部の言語ペアで良好な翻訳結果を達成しました。
統計的機械翻訳

統計的機械翻訳 (SMT) は、確率と統計モデリングに基づく機械翻訳手法です。大規模な対訳コーパスと統計モデルを使用して、ソース言語とターゲット言語の間のマッピング関係を確立します。

統計的機械翻訳では、一般的なモデルにはフレーズベースのモデルと構文ベースのモデルが含まれます。フレーズベースモデルは入力文をいくつかのフレーズに分割して翻訳・再構成するのに対し、構文ベースモデルは構文ツリーなどの構造情報を利用して翻訳を行います。過去数十年間、機械翻訳の分野では統計的機械翻訳が主流の手法でしたが、近年は徐々にニューラル機械翻訳に取って代わられています。

質疑応答システム

Q&Aを検索

検索 Q&A は、ユーザーが提起した質問に基づいて、事前に構築された知識ベースまたはテキストコーパスから一致する回答を迅速に検索し、ユーザーに返す Q&A メソッドを指します。算法和查询语句特定の検索は、質問と回答を照合するためによく使用されます。

「中国の首都はどこですか?」という質問があるとします。この質問については、事前に構築された地理的知識ベースを検索し、「中国の首都」の対応するエンティティを検索することで、正しい答え「北京」を返すことができます。。
生成的なQ&A

生成的 Q&A は、自然言語処理テクノロジーを使用して、ユーザーが提起した質問に基づいてナレッジベースやその他のデータソース内の回答を生成し、ユーザーに返す Q&A 手法を指します。通常は必須です对自然语言理解、语言生成、实体识别等多个模块进行深度学习和优化。

「クリスティアーノ・ロナウドに会ったことがありますか?」という質問があるとします。この質問では、質問内のエンティティ「クリスティアーノ・ロナウド」を特定し、複数のデータソースから関連情報を取得して、最終的に「はい、彼はです」という答えを生成する必要があります。レアル・マドリードやマンチェスター・ユナイテッドなどの多くのビッグクラブでプレーしたプロサッカー選手。」
ナレッジグラフ

ナレッジグラフは、さまざまなエンティティ、その属性、関係、およびその他の意味情報をグラフィカルに表現するナレッジベースを指します。これは、大規模なセマンティック Web アプリケーションのコア技術の 1 つであり、自然言語処理、セマンティック検索などの分野で一般的に使用されています。

「マラソンの歴史的な起源は何ですか?」という質問があるとします。この質問に対して、ナレッジグラフから「マラソン」というエンティティを検索し、エンティティの属性と関係情報を取得して、質問に答えることができます。。
対話システム

対話システムとは、ユーザーと自然言語で対話を行い、ユーザーが提供した情報や文脈に基づいて対応するサービスやソリューションを提供するシステムを指します。通常、多くの側面をカバーするテクノロジーが必要です自然语言理解、对话管理、自然语言生成。

ユーザーが旅行情報をクエリする必要があるとします。対話システムは、ユーザーと対話することでユーザーのニーズを判断できます。たとえば、意図認識を通じて、ユーザーがクエリしたい目的地、時間、宿泊施設の情報を判断し、その情報を返すことができます。対応する旅行プランと予約サービス。

テキストの生成

マシンの作成

機械制作とは、機械学習と自然言語処理技術を使用して、機械が詩、小説、音楽などのさまざまな形式のテキスト作品を生成できるようにすることを指します。大量のテキストデータを学習し、言語モデルと作成アルゴリズムを使用することで、マシンは独自に作成されたテキストコンテンツを生成できます。

トレーニング後に古代の詩を生成できる機械作成モデルがあるとします。ユーザーがトピック「Autumn Night Moon」を提供すると、マシン作成システムは次の文を生成できます。“秋夜月悬空，寒风吹落杨梢。静夜思悠悠，一弯明月伴我闲游。”
テキストリライト

テキストの書き換えとは、自然言語処理テクノロジーを使用して既存のテキストを変更および書き換えて、より適切な表現を実現したり、文法を改善したり、複雑な文構造を簡素化したりすることを指します。書き換えられたテキストは、元のテキストの主なメッセージを保持していますが、より読みやすく正確になっています。

「デジタルテクノロジーは人々の生活を大きく変え、あらゆる分野に多大な影響を与えています。」という元のテキストがあるとします。テキストを書き直すと、次のように書き換えることができます。“数字化技术正深刻地改变着人们的生活，对各个行业都有巨大的影响。”
テキストの概要

テキスト要約とは、長い文書からいくつかの文を自動的に抽出または生成して、文書の主な内容を要約することを指します。テキストの要約では通常、文書の重要な情報、重要なイベント、エンティティなどを考慮して、簡潔で正確な要約コンテンツを生成する必要があります。

「科学者が癌の新しい治療法を発見」というタイトルの長いニュース記事があるとします。テキスト要約テクノロジーにより、次の要約を生成できます。“科学家近日发现一种新型的治疗癌症的方法，该方法基于基因编辑技术，有望在临床应用中取得重要突破。”
言語モデル

言語モデルは、統計および機械学習の手法を使用して、自然言語シーケンスの確率分布をモデル化します。コンテキストに基づいて次の単語またはフレーズを予測し、生成されたテキストを既存の言語ルールとトレーニングデータに照らして評価します。言語モデルは、テキスト生成、機械翻訳、音声認識などのタスクで広く使用されています。

言語モデルに基づいたテキスト生成システムがあると仮定します。ユーザーが文の前半に「今日の天気はとても良いです」と入力すると、言語モデルは「晴れ」などの次の単語またはフレーズを予測して生成し、文の生成を完了します。“今天的天气非常晴朗。”

テキスト内容の理解

章の理解

章の理解とは、構造、テーマ、段落間の関係、文脈の意味の理解など、完全なテキストの全体的な理解と分析を指します。章を理解するには、記事の意味と目的をよりよく理解できるように、テキストの文脈情報を考慮する必要があります。

ある人の旅行体験を説明した記事があるとします。章を理解することで、を理解することができます这篇文章的结构，如开头介绍旅行的背景，中间叙述具体的旅行经历，最后总结旅行的感受和体验。
論理的推論

論理的推論とは、既存の情報や論理的なルールに基づいて、新しい結論や判断を導き出すことを指します。テキストの内容を理解する場合、論理的推論は、テキストから暗黙の情報を推測したり、作成者の視点を推測したり、イベントの因果関係を判断したりするのに役立ちます。

「シャオミンはリンゴを食べるのが好きです。今日はスーパーマーケットに行きました。」というテキストがあるとします。論理的推論を通じて、次の結論を導き出すことができます。“小明今天去超市的目的可能是买苹果。”
常識的な推論

常識推論は、現実世界における人々の常識と経験に基づいて推論するプロセスです。テキストの内容を理解する場合、常識的な推論は、暗黙の情報を理解し、テキストの空白を埋め、テキスト内の出来事や現象を常識に基づいて推論して理解するのに役立ちます。

「彼は冷蔵庫を開け、牛乳パックを取り出しました。」というテキストがあるとします。常識的に推論すると、次のように結論付けることができます。“牛奶应该需要冷藏保存，所以它被放在冰箱里。”

*フォローアップ記事のアイデア

NLP 分野のブロガーにとっての青写真となる続報に注目してください。！！

必要な基本スキル

このセクションは、後続の記事の内容にも当てはまりますが、初心者やある程度の理解がある学生向けではありません。

主に次の 2 つの側面があります。

1 つ目はプログラミングの基礎です。Python の基本概念とその構文をある程度理解している必要があります。コード構造やインストールパッケージを理解することはできません。

次に、データ構造とアルゴリズムがあります。リスト、辞書などの一般的なデータ構造に精通し、検索、並べ替えなどの一般的なアルゴリズムを理解します。
大まかな計画

その後の学習プロセスは主に事例に基づいており、基本的にすべての記事に練習が必要です。

たとえば、単語分割の場合、一般的なパッケージに関する基本的な学習を行い、アプリケーションシナリオに基づいて実装する必要がある場合がありますが、ファイルのインポート、単語分割後の保存などの使用方法については完全には説明しません。

次に、一般的な Web インターフェイスを作成し、テキストをアップロードし、単語分割結果を返すなど、Web 開発と GUI プログラム開発を組み合わせて練習することで、プログラミング方法を知らない多くの人が直接使用できるようにします。 ; もちろん、内容はテクノロジーと実装プロセスに基づいています。

必要な基本スキル**

このセクションは、後続の記事の内容にも当てはまりますが、初心者やある程度の理解がある学生向けではありません。

主に次の 2 つの側面があります。

1 つ目はプログラミングの基礎です。Python の基本概念とその構文をある程度理解している必要があります。コード構造やインストールパッケージを理解することはできません。

次に、データ構造とアルゴリズムがあります。リスト、辞書などの一般的なデータ構造に精通し、検索、並べ替えなどの一般的なアルゴリズムを理解します。

大まかな計画

その後の学習プロセスは主に事例に基づいており、基本的にすべての記事に練習が必要です。

たとえば、単語分割の場合、一般的なパッケージに関する基本的な学習を行い、アプリケーションシナリオに基づいて実装する必要がある場合がありますが、ファイルのインポート、単語分割後の保存などの使用方法については完全には説明しません。

次に、一般的な Web インターフェイスを作成し、テキストをアップロードし、単語分割結果を返すなど、Web 開発と GUI プログラム開発を組み合わせて練習することで、プログラミング方法を知らない多くの人が直接使用できるようにします。 ; もちろん、内容はテクノロジーと実装プロセスに基づいています。

以上が私がまとめたNLP知識体系の全内容です、続報をお楽しみに！！！

読んでくれてありがとう！

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