NLP、またはビジネスにおける自然言語処理とは | ビジネスにおける AI #5

公開: 2022-07-27

NLP (自然言語処理) は、人工知能の応用分野で最も急速に成長している分野の 1 つです。 最高の頭脳の多くは、機械との流暢で自発的な会話を可能にする方法に取り組んでいます。 音声をテキストに変換するツールやドキュメントのデジタル化だけではありません。 重要なのは、文脈上の質問の意図を理解すること、著者のスタイルを反映する自動翻訳、機械の音声操作、さらには人工知能による自作テキストです。

ビジネスにおける自然言語処理 – 目次:

  1. 序章
  2. NLP、または何？
  3. AIと自然言語処理の相互作用領域
  4. 概要

序章

人工知能を備えたシステムがテキストと音声を理解する能力を必要とするのはなぜですか? これは、NLP のタスク、つまりビジネスの観点から見た自然言語処理を決定する重要な質問です。 プロセス全体の技術的進歩は、言語処理の目的に依存します。

NLP の目標は、次のようにさまざまです。

  • 自動文書処理、
  • ソーシャル メディアの監視、
  • 製品とサービスのインテリジェントな場所、
  • チャットボットと仮想アシスタントのサポート。

しかし、NLP とは一体何なのでしょうか?

NLP、または何？

簡単に言えば、自然言語処理 (NLP) はその理解に基づいている必要があります。 ただし、この理解の複雑さは、モデルの用途によって異なります。

NLP 対応の AI がどのように機能するかの最も重要な違いは、入力データと出力データの形式 (AI との通信方法と AI との通信方法) によって異なります。 また、どのようにユニークで自然なサウンドの結果を達成したいかについてもです。

AIがローン申請の処理を処理する場合、その言語スキルは優れている必要はありません. さまざまな種類のテンプレートやフォームを検索し、必要なデータを含むフィールドを見つけることを学ぶだけで十分です。

一方、AI がチャットや翻訳の使い方を学習するのであれば、作業ははるかに複雑になります。 単語、その集合、部分集合を理解する問題を扱いますが、何よりも単語間の関係を理解することが重要です。

オープンなアカデミックWordNetは、言語理解を作成するための出発点として最もよく使用されます。 これには、意味別に分類された世界最大の単語クラスターが含まれています。 しかし、すでに述べたように、無料の WordNet は言語学習 AI の出発点にすぎません。

2 番目の部分は、利用可能な多くの人工知能モデルの 1 つです。 それらのいくつかは、将来のソリューションの作成を専門とする財団の Web サイトから無料でダウンロードできます。 人工知能は、パラメーターのネットワーク、つまり単語と他のデータとの接続を作成することによって言語を学習します。 学習モデルはブラック ボックス モデルと呼ばれ、作成者自身でさえ、AI によって作成されたリンクがどのように発生して実行されるかを知りません。

最大の難関は、この 2 つの領域を組み合わせることにあります。 つまり、AI に言語を教え、それを特定の目的に使用することは、将来のボット トレーナーにとって非常に重要なサービスと職業になるでしょう。 言葉の意味を学習するプロセスを通じて、新しい人工知能を導くだけの人物ではありません。 最も重要なことは、ボット トレーナーが AI に、言語刺激に正確に反応すること、音声品質が低いなどの理由でデータが欠落している場合に適切に動作すること、および意思決定を行うことを教えることです。

AIと自然言語処理の相互作用領域

NLP の操作の定義領域は自然言語ですが、大きな違いは AI が処理するかどうかです。

  • 固定ドキュメントまたはリアルタイムで処理されるライブ言語を使用して、
  • 話し言葉または書き言葉で、そして最後に
  • 1 つの国語または複数の言語を使用します。

この区別グリッドを使用すると、AI と NLP の相互作用から生じるビジネス アプリケーションの次の例を区別できます。

Natural language processing

概要

自然言語処理 (NLP) は、現代のテクノロジーの中でも最も複雑な分野の 1 つです。 ほとんどの場合、入力と出力の両方を自然言語 (書き言葉または話し言葉) で受け取る技術として定義されます。

人工知能と組み合わせることで、NLPはデジタル世界との自然なコミュニケーションを可能にし、意味、意図、感情のニュアンス、および多くのタスクの自動化を考慮に入れます。その実行には、多くの場合、さまざまなアプリケーションや専門家の協力が必要です。いくつかのフィールド。

私たちのコンテンツが気に入ったら、Facebook、Twitter、LinkedIn、Instagram、YouTube、Pinterest の忙しいミツバチ コミュニティに参加してください。

What is NLP, or Natural Language Processing in business | AI in business #5 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

すべての投稿を表示

ビジネスにおける AI:

  1. ビジネスにおける人工知能 - はじめに
  2. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
  3. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
  4. ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
  5. NLP、またはビジネスにおける自然言語処理とは
  6. 自動文書処理
  7. AI とソーシャル メディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
  8. 自動翻訳機。 デジタル製品のインテリジェントなローカリゼーション
  9. AI 支援テキスト チャットボット
  10. ボイスボットの運用と業務応用
  11. 仮想アシスタント技術、または AI と話す方法は?
  12. ビジネスNLPの今日と明日
  13. 人工知能は BPM にどのように役立つのでしょうか?
  14. 人工知能はビジネス アナリストに取って代わるでしょうか?
  15. ビジネスの意思決定における AI の役割
  16. ビジネスインテリジェンスとは？
  17. ソーシャル メディアへの投稿のスケジュール設定。 AI はどのように役立つのでしょうか?
  18. 自動化されたソーシャル メディア投稿
  19. コンテンツ管理における人工知能
  20. 今日と明日のクリエイティブ AI
  21. マルチモーダル AI とそのビジネスへの応用
  22. 新しい相互作用。 AI はデバイスの操作方法をどのように変えていますか?
  23. デジタル企業における RPA と API
  24. AIを活用した新サービス・新製品
  25. 将来の雇用市場と将来の職業
  26. グリーンAIと地球のためのAI
  27. エドテック。 教育における人工知能