自然言語処理は、次のような流れで実行されます。

まず、形態素解析を用いて、文章を単語などの最小単位（形態素）に切り分けます。形態素解析とは、テキストデータを「意味を持つ最小限の単位（単語）」に分解し、文章やフレーズの内容を判断するために用いる技術です。

次に、データクレンジングを用いて、不要な文字列を取り除きます。Bag of words などを用いて、形態素解析を行ったデータをベクトルの形式に変換する。Bag of words とは、文書中に出現する単語を数え、その数を特徴とする方法です。文書における出現順序は考慮されないので、シンプルな表現です。

最後に、tf-idf (term frequency – inverse document frequency) などを用いて、各単語の重要度を評価する。tf-idf は文書における単語の出現率を考慮する方法で、主に情報検索やトピック分析などの分野で用いられます。

Siriのアラームの例で、ユーザー側から見てみましょう。簡単に説明しますと、以下のようになります。

1. ユーザーはSiriにアラームを設定するように頼む。Siriはユーザーの発話（音声データ）をテキストへ変換する。
2. Siriは自然言語処理（テキストを構造化されたデータへ変える）を使用し、プレーンテキストのリクエストを、自身へのコマンドへ変換する。
3. 続いてSiriは、このデータを意思決定エンジンへと処理する。
4. Siriは自然言語生成（構造化されたデータをテキストへ変える）を使用し、「何時に？」というような「返答を書く」。
5. ユーザーは「午前九時」と指定し、Siriはそれを再び自然言語処理を通して意思決定エンジンへと処理する。
6. Siriはアラームを設定する。

自然言語処理における意味解析とは、単語の意味を利用し、正しい文を解析することです。意味解析には2つの目的があります。1つ目は複数の意味のある単語の意味を文中の他の単語との意味的整合性から決定することで、2つ目は依存関係を示す種々の表層j表現からその深層の意味関係を決定すること。日本語の意味解析のツールでいいますと、日本語文の語の意味と、語と語の間の深層関係を正確に計算する「意味解析システムSAGE」や、文章を入力すると、形態素解析、係り受け解析、意味解析を行う「日本語意味解析ツールAYA」などがあります。

どうすれば自然言語処理ができるのでしょうか。データを分解して整理する方法を、以下にいくつか挙げていきます。以下のようにしてプログラムを訓練し、その自然言語処理能力を高めるのです。

固有表現抽出は、非構造化データから「情報のユニット」を抽出して、構造化することを指します。こうしたユニットには、人々や組織、場所の名前、固有未意思が含まれることがあります。時間や日付、お金、百分率といった数字表現の特定に使うこともできます。

意味的アノテーションは検索結果の評価に役立ちます。企業は基本的に、検索エンジンでお客様が自社の製品を見つけてくれるようにするために、検索の関連性を向上させる方法を探しているものです。問題は、製品説明の大半が情報ソースによって大きく異なり、正確でない場合もたびたびあることです。意味的アノテーションは、異なる製品タイトルと検索クエリをタグ付けするので、検索結果の向上に役立ちます。当社はある製品にどのカテゴリーが最適かを予想するのに役立つデータセットを構築できます。最適なカテゴリーがわかれば、eコマースのプロセスと製品分類がより容易で迅速になると共に、間違いを減らすことができます。

言語的アノテーションは、センテンスの主題を評価することを指します。幅の広いジャンルですが、SNSデータの感情分析であれ、決まり切った質問に答えるのに自然言語処理を使うことであれ、基本的にテキストの分析に関わることすべてです。当社が擁する言語の専門家と翻訳者は、発話の一部分のタグ付けや音声分析も含めた多様なサービスをご提供しています。当社の100万人を超える翻訳者は、300言語に堪能です。

自然言語処理には、以下のような様々なビジネス事例があります。

1. AIアシスタント: SiriやAlexaのようなスマートスピーカーです。
2. チャットボット: チャットボットは本物の会話を真似るため、自然言語処理に大きく依存します。
3. 感情分析: 自然言語処理は、文章のトーンを見極めるのに使われる。SNS上で自社製品がどのように受け止められているか知りたい企業にとって、非常に役に立ちます。
4. 医療: 自然言語処理は医療に大きな意味を持つ。ヘルスケアアシスタント（Siriに似ているが、医学用語の学習をさせられた機械）や画像分類（医療スキャンの「理解」）などの活用事例があります。
5. 顧客サービス: 多くの企業は、顧客サポートなどの電話を録音し、書き起こして分析しています。自然言語処理は、そのようなデータを分析してより迅速に顧客のニーズに対応することに役立ちます。

自然言語処理の中にも、多くの研究分野があり、新しい技術は次々と開発されています。

• セマンティックウェブ: 情報リソースに意味を付与することで、コンピュータで高度な意味処理を実現する研究。
• 意味ネットワーク: 単語同士の意味関係をネットワークによって表現する研究。
• 統計的自然言語処理: 言語処理に確率論的あるいは統計学的手法を用いる技術。
  Transformerモデル: CNNやRNNを使わずに、アノテーション機構のみでベンチマークデータセットにおける質疑応答などのタスクにて、従来よりも高い精度が達成可能なことを示しました。
• OpenAIのGPT、ELMo、GoogleのBERTなどは、Transformerを活用しています。

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