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NLPのアプリケーション
自然言語処理（NLP）は、現在見られるさまざまな形態のAIを派生させる新しいテクノロジーであり、人間と機械の間のシームレスでインタラクティブなインターフェースを作成するためのその使用は、今日および明日の最優先事項であり続けます認知アプリケーションの増加。 ここでは、NLPの非常に有用なアプリケーションのいくつかについて説明します。
機械翻訳
機械翻訳（MT）は、1つのソース言語またはテキストを別の言語に翻訳するプロセスであり、NLPの最も重要なアプリケーションの1つです。 私たちは次のフローチャートの助けを借りて機械翻訳のプロセスを理解することができます-
機械翻訳システムの種類
機械翻訳システムにはさまざまな種類があります。 さまざまなタイプが何であるかを見てみましょう。
バイリンガルMTシステム
バイリンガルMTシステムは、2つの特定の言語間の翻訳を生成します。
多言語MTシステム
多言語MTシステムは、任意の言語ペア間の翻訳を生成します。 それらは、本質的に単方向または双方向のいずれかです。
機械翻訳（MT）へのアプローチ
機械翻訳の重要なアプローチについて学びましょう。 MTへのアプローチは次のとおりです-
ダイレクトMTアプローチ
一般的ではありませんが、MTの最も古いアプローチです。 このアプローチを使用するシステムは、SL（ソース言語）を直接TL（ターゲット言語）に翻訳できます。 このようなシステムは、本質的にバイリンガルで単方向です。
インターリングアアプローチ
Interlinguaアプローチを使用するシステムは、SLをInterlingua（IL）と呼ばれる中間言語に翻訳してから、ILをTLに翻訳します。 インターリングアのアプローチは、次のMTピラミッドの助けを借りて理解することができます-
乗り換えアプローチ
このアプローチには3つの段階が含まれます。
- 最初の段階では、ソース言語（SL）テキストが抽象SL指向の表現に変換されます。
- 第2段階では、SL指向の表現が同等のターゲット言語（TL）指向の表現に変換されます。
- 3番目の段階では、最終テキストが生成されます。
経験的MTアプローチ
これは、MTの新しいアプローチです。 基本的に、並列コーパスの形で大量の生データを使用します。 生データは、テキストとその翻訳で構成されます。 類推に基づく、例に基づく、メモリに基づく機械翻訳技術は、経験的なMTapproachを使用します。
ファイティングスパム
最近の最も一般的な問題の1つは、不要なメールです。 これは、この問題に対する防御の最前線であるため、スパムフィルターがより重要になります。
主要な偽陽性および偽陰性の問題を考慮することにより、NLP機能を使用してスパムフィルタリングシステムを開発できます。
スパムフィルタリングの既存のNLPモデル
以下は、スパムフィルタリング用の既存のNLPモデルです。
N-gramモデリング
N-Gramモデルは、長い文字列のN文字のスライスです。 このモデルでは、いくつかの異なる長さのN-gramがスパムメールの処理と検出に同時に使用されます。
ワードステミング
スパム電子メールの生成者であるスパマーは、通常、スパムに含まれる攻撃語の1つ以上の文字を変更して、コンテンツベースのスパムフィルターに違反できるようにします。 そのため、コンテンツベースのフィルターは、電子メール内の単語または語句の意味を理解できない場合、役に立たないと言うことができます。 スパムフィルタリングでこのような問題を解消するために、似たように見えて同じように聞こえる単語を一致させることができるルールベースの単語ステミング手法が開発されています。
ベイジアン分類
これは現在、スパムフィルタリングで広く使用されているテクノロジーになっています。 電子メールに含まれる単語の発生率は、統計的手法で、未承諾（スパム）および正当（ハム）の電子メールメッセージのデータベースでの典型的な出現に対して測定されます。
自動要約
このデジタル時代では、最も価値のあるものはデータであり、情報を言うこともできます。 しかし、必要な情報量だけでなく、本当に役立つのでしょうか？ 答えは「いいえ」です。情報が過負荷であり、知識や情報へのアクセスがそれを理解する能力をはるかに超えているためです。 インターネット上の情報の洪水が止まらないため、テキストの自動要約と情報が非常に必要です。
テキスト要約は、長いテキスト文書の短く正確な要約を作成する手法として定義できます。 自動テキスト要約は、関連する情報を短時間で提供するのに役立ちます。 自然言語処理（NLP）は、自動テキスト要約の開発において重要な役割を果たします。
質問応答
自然言語処理（NLP）のもう1つの主な用途は、質問応答です。 検索エンジンは私たちの指先で世界の情報を提供しますが、自然言語で人間によって投稿された質問に答えることになると、それらはまだ欠けています。 Googleのような大企業もこの方向に取り組んでいます。
質問応答は、AIおよびNLPの分野におけるコンピューターサイエンスの分野です。 人間が自然言語で投稿した質問に自動的に答えるシステムの構築に焦点を当てています。 自然言語を理解するコンピューターシステムには、システムが有効な回答を生成できるように、人間が書いた文章を内部表現に翻訳するプログラムシステムの機能があります。 質問の構文およびセマンティック分析を行うことにより、正確な回答を生成できます。 語彙のギャップ、あいまいさ、多言語は、質の高い質問応答システムを構築する際のNLPの課題の一部です。
感情分析
自然言語処理（NLP）のもう1つの重要なアプリケーションは、感情分析です。 名前が示すように、センチメント分析を使用して、複数の投稿からセンチメントを識別します。 また、感情が明示的に表されていない感情を識別するためにも使用されます。 企業は、自然言語処理（NLP）のアプリケーションであるセンチメント分析を使用して、顧客の意見や感情をオンラインで特定しています。 企業が顧客が製品やサービスについてどう考えているかを理解するのに役立ちます。 企業は、センチメント分析の助けを借りて、顧客の投稿から全体的な評判を判断できます。 このように、感情分析は、単純な極性を決定するだけでなく、文脈の感情を理解し、表明された意見の背後にあるものをよりよく理解するのに役立つと言えます。
