日々増え続けるデータの海の中で、どうしたらいいのかわからなくなっていませんか？有用な情報を引き出せないでいる？あなただけではありません。膨大な量のデータから、いかにして豊かな情報を引き出すか、多くの企業が知恵を絞っています。
そこで活躍するのが、自然言語処理（NLP） です。NLPについては最近よく耳にすると思いますが、単なる流行のバズワードではありません。ある調査によると グローバルリサーチレポート IBMの調査によると、現在、約半数の企業がNLPを利用したアプリケーションを使用しており、さらに25％の企業が今後1年間にNLP技術の導入を計画していることがわかりました。
なぜNLPは、データからインサイトにアクセスするための理想的なソリューションなのでしょうか？NLPは、人工知能（AI）と機械学習の力を活用することで、ファーストパーティとサードパーティの両方のデータを深く掘り下げ、ビジネスの競争力を維持するために必要な、関連する業界固有の情報を得ることができます。NLPの技術を使えば、膨大な量のテキストデータをかつてない規模で分析することができます。また、この分析を自動化することで、手動による介入をほとんど必要とせず、リアルタイムに実行することができます。
自然言語処理とは？
NLPは、計算言語学とコンピュータサイエンスを組み合わせたAIの一分野である。機械学習や深層学習モデルを活用し、人間の言語をコンピュータが理解できる言語に変換する技術です。
コンピュータはバイナリーコードで「話す」。つまり、機械語は0と1で構成されているのです。これを人間の言語の複雑さと比較すれば、翻訳の難しさは一目瞭然です。自然言語処理技術が人間の言葉をコンピュータが理解できる言葉に翻訳する前に、必要なことは以下の通りです。
- 言葉のあいまいさを解消する
- 文脈を理解する
- ジェンダーや文化などの概念が与える影響を認識する。
AIや機械学習の進歩により、これらの課題に正面から取り組むことができるNLPの技術が数多く生み出されています。以下は、現在使われている代表的なNLP技術の例です。
データから意味を抽出するためのNLPテクニックトップ5
1.センチメント分析
センチメント分析 は、お客様の感情や態度が肯定的か否定的か、あるいは中立的かを判断するために、データを調査します。ブランドに対する市場のセンチメントを把握することができるようになることを想像してみてください。マーケティング、製品開発、カスタマーサービスなど、さまざまな部門にまたがる貴重な情報を得ることができるのです。
2.テキストの自動要約
テキストの自動要約は、長いテキストの意味をそのままに、凝縮されたバージョンを生成します。これにより、長文のコンテンツに埋もれてしまいがちな関連情報の要点を効率的に抽出することができます。従来は、このような情報を手作業で抽出する必要がありましたが、大量のデータを扱う場合、このプロセスを継続することはできません。
3.名前付き固有表現（Nemed Entity Recognition
データの中にある膨大なテキストから意味のある情報を得ることができるNLPの技術は、競争力を維持するための強力なツールです。
名前付き実体認識(NER) は、抽出したい情報の種類をあらかじめ定義しておく教師あり学習技法である。NERを使用するには、まず、日付、人物、場所、職業、組織など、あらかじめ定義されたエンティティ・カテゴリのデータセットでNERモデルを学習し、テキスト内の特定のエンティティを識別して、適切なカテゴリに分類するようにモデルを学習させます。これは人間の読解方法を模倣している。私たちは、テキストに含まれる名前付きのエンティティを、目で単語をスキャンしながら自動的に識別します。
4.トピックモデリング
パターン認識と機械学習を組み合わせることで トピックモデリング は、分析対象のテキストからトピックを推論します。特定されたトピックに基づいて、そのテキストを類似のトピッククラスターを含む他のテキストとグループ化する。 NER と異なり、トピックモデリングは教師なし自然言語処理技術です。教師なし手法は、最初にモデルを学習する必要がないため、通常、より迅速かつ容易に使用できます。
5.レムマター化とステミング
レマット化とステミングは、似たような方法で単語をグループ化することで機能するデータクレンジング技術です。
- レンマタイゼーションは、辞書の定義や文脈に基づいて単語をグループ化します。たとえば、レマット化では、sit、sat、sittingを共通の語根sit の下にグループ化します。
- ステミングでは、接頭辞または接尾辞を切り取って語幹を作成することで、単語をグループ化します。たとえば、 ステミングを使用すると、walking、walked、 およびwalks という単語はwalk の下にグループ化されます。しかし、sits、sat、sitting は、ステミングによって同じ語根の単語が生成されないため、sit の下にグ ループ化されません。
NLPテクニックの力をビジネスに活かすには
NLPは、データから有用な情報を抽出することができるため、有用なツールです。ここでは、その力を活用する方法を紹介します。
- データ品質。レムマター化などのテキストクレンジング技術により、機械がより正確に理解できるテキストを生成するようにデータを準備することができます。
- 顧客セグメンテーション。NLPの技術は、生データから主要な顧客情報を抽出するために使用することができます。例えば、ShareThis は、NLP を使ってブランドやライフスタイルなどの主要な属性データを作成し、データを適切な顧客セグメントにフィルタリングするのに役立ちます。
- ユーザーエンゲージメント全体機械学習の助けなしには、大規模なデータセットを扱うことは不可能でしょう。NLPは、顧客エンゲージメントを促進するために必要な、焦点を絞った情報を抽出するためのAI駆動型ツールを提供します。
データの中にある膨大な量のテキストから意味のある情報を得ることができるNLPの技術は、競争力を維持するための強力なツールです。ShareThis例えば、株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモは、日々収集される大量のデータから意味を抽出するために NLP を使用しています。ShareThis と提携することで、NLP の力を活用し、必要な実用的インサイトを発掘することができます。
