自然言語処理

機械翻訳: ある言語のテキストを別の言語に自動的に翻訳する。
テキスト分類: テキストを事前に定義されたカテゴリ（例: スパムメール、ニュース記事のジャンル）に分類する。
感情分析: テキストから筆者の感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど）を判定する。
情報抽出: テキストから特定の情報（人名、地名、日付など）を構造化されたデータとして抜き出す。
質問応答: ユーザー からの質問に対して、テキストデータの中から適切な回答を見つけ出して提示する。
テキスト要約: 長い文章の要点をまとめて、短い要約を生成する。

概要

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、人間が日常的に使っている自然言語（日本語、英語など）をコンピュータに処理させ、その内容を抽出、分析、生成するための一連の技術である。AI の一分野であり、大規模言語モデルの基盤となる重要な技術でもある。

自然言語処理には、以下のような多様なタスクが含まれる。

これらのタスクを実現するために、以下のような基本的な手法が用いられる。

近年の自然言語処理の発展は、深層学習ベースのモデルによって牽引されている。

Transformer: 2017 年に提案されたモデルであり、特にその中の アテンションメカニズム は、文中の単語間の関連性を効率的に学習する画期的な仕組みである。現在の多くのモデルの基礎となっている。
事前学習とファインチューニング: 大量のテキストデータで汎用的な言語能力を学習させ（事前学習）、その後に特定のタスク向けのデータでモデルを調整（ファインチューニング）する手法。これにより、高い精度を効率的に達成できる。

自然言語処理は、私たちの身の回りの様々なサービスで活用されている。