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自然言語処理(NLP)とは何かについて調べてみた【初心者向け】

プログラミングの勉強をしていたら自然言語処理って言葉が出てきたんだけど何だろう?

こんにちはJun(@JunNomad)です。

プログラミング学習をしていると様々な専門的な言葉に出会うことになるかと思います。

今回は「自然言語処理(Natural language processing)」についての概要をご紹介していきたいと思います。

自然言語処理(NLP)とは


自然言語処理は、簡単にいうと「人間の言葉をコンピューターに理解してもらうための技術」です。

人間が発した言葉をそのままコンピューターが自動的に理解してくれれば良いのですが、コンピューターが処理出来るようにするためには、様々な技術を駆使して人間の意思を理解してもらう必要があります。

自然言語とは

自然言語というのは「日本語」や「英語」といった人間が意思疎通をとるために日常的に利用されている「言語」のことを指します。

これに対しコンピューターが理解するためには、「人工言語(Artificial language)」が必要となります。

プログラミング言語や機械語と呼ばれるものですね。

自然言語処理は何に使うの?

自然言語では言葉の意味に曖昧さが存在しますが、人工言語には言葉の曖昧さが存在しません。

人間の発する言葉にはニュアンスによって複数の意味を持つことが少なくありませんが、コンピューターが理解するためには必ず1つの意味となるような仕組みが必要になります。

人間の利用する「自然言語」をコンピューターが理解する「人工言語」に翻訳するための処理が「自然言語処理」となります。

自然言語処理の「corpas」って何?


自然言語処理について調べていると「corpas」や複数形である「corpora」という言葉に遭遇します。

日本語では「コーパス」と表現されるこれの意味について概要を把握しておきましょう。

コーパスとは

コーパスは自然言語の文章を大規模に集めて構造化(データベース化)した言語資料のことを指します。

テキストはもちろん、音声データを集めたものも存在し、新聞・雑誌・テレビやラジオ、最近ではSNSなどからも情報を収集し日々膨大なデータが追加されています。

コーパスを使って何をする?

では収集したコーパスを使って何をするのかという疑問に関してですが、自然言語の言葉をコーパスに記録された膨大なデータを参照しつつ、明快な意味となるような最小単位の言葉に分解し、コンピューターが理解するための過程で利用されます。

自然言語処理の仕組みとは


自然言語処理では大きく4つの分析を経て、コンピューターが自然言語を理解出来るように処理されているようです。

形態素解析

形態素解析では、解析したい自然言語を意味の持つ最小単位の単語にまで分解する作業のことを指します。

構文解析

構文解析では、分解したそれぞれの単語の関連性について分析を行います。

この単語は「名詞」、この単語の「形容詞」はこれといった具体的な解析が行われます。

意味解析

意味解析では、構文解析によって得られた単語毎の役割から文章がどういった意味を持っているのかを解析していきます。

上述したように自然言語は曖昧な表現であるため、複数の意味がどちらでも文章構造としては正解と捉えられることも少なくありません。

そういった曖昧な表現を膨大なデータベース情報から的確な答えへと導くのが意味解析となります。

文脈解析

文脈解析では、複数文章に渡る意味の繋がりを解析する技術のことを指すそうです。

日本語には特に多い、主語の省略や背景知識などをコンピューターが理解して的確な答えを導き出す処理です。

文脈解析には高度な技術が必要となり、まだ完全な実用化には届いていない技術のようですね。

自然言語処理が利用されるサービス


では実際にどういったサービスで自然言語処理が利用されているのかを確認してみましょう。

対話システム(Dialogue System)

対話システムのサービスでは「チャットボット」などが代表例として挙げられます。

テクニカルサポートやカスタマーサービスなどで取り入れられている他、トレーニングシステムなどにも採用されています。

センチメント分析(Sentiment Analysis)

センチメント分析では、ユーザーの感情を分析することでマーケティングに繋げていきます。

SNSなどに搭載された「いいね」ボタンや「bad」ボタンなどよりも更に深い情報を得るために、特定のワードからユーザーが持っているポジティブな意見やネガティブな意見を分析することが可能です。

「SNSマーケティング」においては、センチメント分析は欠かせない要素となりつつあります。

機械翻訳(Machine translation)

機械翻訳は、言語通訳が最も理解しやすいですね。

「Google翻訳」や「DeepL翻訳」などを通じて、ある自然言語から異なる自然言語へコンピューターを通して自動翻訳するサービスです。

スペルチェッカー(Writing assistant)

スペルチェッカーも自然言語処理を用いたサービスの1つです。

オンラインで専門のサイトがある他、Wordや様々なエディタにも同様の機能が搭載されています。

例えばプログラミングエディタなどでは、スペル間違いがあるとサジェスト機能により間違いを指摘してくれる機能などが標準で搭載されており、これらが自然言語処理を活用した1つのサービス機能となります。

自動要約(Text summarization)

自動要約はその名の通り、自然言語処理を用いて、ある文章から重要な部分を抜き出して自動で要約を作成するサービスです。

文章の中で頻出している単語などの情報から、重要な用語を洗い出し、要約としてコンピュータシステムがまとめます。

サービス例としては「UserLocal」などのWebサイトがあります。

自然言語生成(Text generation)

自然言語生成では、知識ベースや論理形式の機械的表現から自然言語を生成する技術を指します。

利用用としては、例えばあるデータから解析した数値結果を元に、簡単な文章を作成し、レポートとして提出するなどの活用方法が実践されているそうです。

自然言語処理を効率的に学ぶには?


自然言語処理の分野は、他のプログラミング関連知識と比較しても比較的難しい分野であるため、出来れば最初のうちだけでもメンターになるような人から学ぶことが効率的かと思います。

プログラミングスクール

プログラミングスクールの中には、自然言語処理に関連するコースやオーダーメイドカリキュラムで自分の学びたい内容を選択出来るスクールがいくつか存在します。

TechAcademy

TechAcademyでは、コースが細かく分けられており、自然言語処理にも関わる人工知能(AI)を専門的に学べるコースが提供されています。

他にも様々なコースが提供されていますので、自然言語処理と何らかの知識を組み合わせて自分でサービスを作ってみたいといった方には選択肢の広いスクールです。

Tech Boost

Tech Boostでは、自然言語処理専門のコースはありませんが、初心者の方にはおすすめできるプログラミングスクールです。

オーダーメイドでカリキュラムが作成されており、プログラミングの基本をしっかり学んで、最終的にイノベーティブクラスとして2週間AIやブロックチェーン、IoTなどの知識から自分の学びたい内容を学習することが可能となっています。

Udemy

Udemyでは、自習形式とはなってしまいますが、自然言語処理に関連したAIや機械学習などの専門的なコースが幅広く提供されています。

興味のある分野の講義を格安で購入出来るため、一度学習したい内容の講義が提供されていないか確認してみることをおすすめします。

実務経験

自然言語処理に関連した仕事というのは企業も注目を集めている分野ではありますが、まだまだエンジニアの数が足りないのが実状です。

そのため、未経験でも学習意欲とプログラミングに関する知識さえあれば積極的に採用している企業も少なくないようです。

正社員として就職するのであれば、レバテックキャリアなどの大手エージェントに依頼してみると実務経験を積める企業が見つかるかも知れません。

フリーランスへの転身を検討している方であれば、より仕事を自分自身で選びやすいため、いくつかのエージェントに相談してみて、実務経験を積めそうな案件を紹介してもらうのも良いかと思います。
フリーランスエージェント15社を徹底比較!今登録すべきサービスはここだ!

さいごに:自然言語処理を理解してサービス開発に挑戦してみよう!


本記事では、自然言語処理の概要についてご紹介してみました。

自分自身もこの分野の知識は詳しくなく、アウトプットの意味も込めて初心者向けの記事として作成しています。

今後間違いなく伸びてくる分野の知識だと思いますので、興味のある方は概要はもちろん具体的にどのようなサービスで利用されているのかを確認し、自分自身のサービスアイデアと繋げてみるのも良いのではないでしょうか。

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