自然言語処理 (NLP) の実際の 12 の例
公開: 2023-01-18NLP の最大の支持者と私たちの生活におけるその応用の 1 つは、検索エンジン アルゴリズムでの使用です。 Google は自然言語処理 (NLP) を使用して一般的なスペルミスを理解し、スペルが間違っている場合でも関連する検索結果を提供します。
このブログでは、実際の NLP アプリケーションの例を使用して、NLP の基本を理解するのに役立ちます。
自然言語処理とは？
自然言語処理は、コンピュータが人間の言語とその繊細な情報伝達方法を理解できるようにする AI テクノロジです。
自然言語処理は単なる技術ではありません。 それは現代の生活様式であり、私たち全員が知ってか知らずに使っているものです。
次のようなことはありませんか？
Google 検索で単語をタイプミスしても、正しい検索結果が得られます。
はいの場合は、NLP の動作を既に確認しています。
これが起こらなかった場合は、先に進んで Google で何かを検索してください。ただし、検索でスペルを 1 つだけ間違えてください。
「芝刈り機」を検索してみましょう。ただし、「lan mowr」と綴ります。
ご覧のとおり、Google は「lan mowr」のスペル ミスを認識し、芝刈り機の SERP を表示しました。
スペルミスを修正するだけではありません。 Google の「OK Google」、Apple の「Siri」、Amazon の「Alexa」などの検索エンジンや音声アシスタントは、NLP アルゴリズムを使用しています。 自然言語で検索しても、最も関連性の高い結果を見つけることができます。
NLP と自然言語検索の台頭について詳しく知るには、この詳細な Scalenut ブログをご覧ください。
マーケティング担当者は、NLP ツールを使用してコンテンツの品質を向上させることができます。 検索者が使用する NLP 用語を特定することで、マーケティング担当者は NLP を利用した検索エンジンでのランクを向上させ、ターゲット ユーザーにリーチできます。
Web サイトで NLP ベースのチャットボットを使用すると、訪問者が何を言っているのかをよりよく理解し、Web サイトを適応させて彼らの問題点に対処することができます。 さらに、消費者調査を実施すると、製品、サービス、およびマーケティング予算に関する意思決定の洞察を得ることができます。
すべての企業が知っておくべき自然言語処理の例
NLP と、マーケティング担当者が NLP を使用して取り組みの効果を高める方法について十分に理解したところで、NLP の例をいくつか見てみましょう。
- 検索エンジンの結果
お気に入りの検索エンジンにアクセスして入力を開始すると、ほぼ瞬時に候補のドロップダウン リストが表示されます。
これは、「FIFA ワールド カップ」と入力したときに Google が表示するものです。
これは、「FIFA ワールド カップ」と入力すると、Bing が表示するものです。
ここで、「FIFA ワールド カップ」を検索しようとした場合、今後の試合を検索する可能性が非常に高くなります。
提案を提供し、頭に浮かんだことや用語全体を入力する手間を省く検索エンジンのこの驚くべき能力は、NLP のおかげです。
Google で「FIFA ワールド カップ」を検索すると、次のように表示されます。
よし、ちょっと変えよう。
「ツリーハウスの作り方」で検索してみましょう。
ご覧のとおり、Google は SERP の関連情報を使用して検索に直接回答しようとします。
「FIFA ワールド カップ」または「ツリーハウスの作り方」で検索すると、Google は最も関連性の高い情報、つまり「FIFA ワールド カップのスケジュール」と「ツリーハウスの作り方」を提供します。
検索クエリ全体を入力しなくても、ほとんどの場合、必要なものを理解してくれるのは驚くべきことではありませんか?
これはNLPのおかげです。
テキスト分類やユーザーの意図分析などの NLP の計算言語学手法を通じて、Google のような検索エンジンは「非常に」関連性の高い結果を生成します。
- 予測テキストとオートコレクト
NLP は検索エンジンを支援するだけではありません。 また、予測テキスト分析やオートコレクト用のさまざまなアプリケーションでも使用されます。 Microsoft Word または Google Docs を使用したことがある場合は、オートコレクトが単語のスペルを即座に変更する方法を見たことがあるでしょう。
スペルのオートコレクトと同様に、Gmail は予測テキスト NLP アルゴリズムを使用して、入力する単語をオートコンプリートします。
ご覧のとおり、Gmail は「works」という単語を自動的に予測しました。 このような機能は、バックグラウンドで動作する NLP アルゴリズムの結果です。
予測テキストやスペルミスの自動修正だけではありません。 今日、Scalenut のような NLP を利用した AI ライターは、意味のあるテキストの段落全体を生成できます。 ユーザーは、必要なコンテンツの種類に関するトピックとコンテキストを提供するだけで、Scalenut は数秒で高品質のコンテンツを作成します。
- メールフィルター
電子メール フィルターは、NLP の主要なユース ケースです。 最初は、受信トレイを分析し、悪意のある電子メールやスパム メールをフィルタリングするだけでした。 しかし、この機能は長い道のりを歩んできて、内部に含まれるコンテンツの種類に基づいて電子メールを分類するように進化しました.
現在、Gmail は受信トレイ内のメールを自動的にソーシャル メール、更新メール、フォーラム、プロモーション、スパムにフィルターで分類します。 これは、電子メールの内容を分析するのに役立つ NLP アルゴリズムの助けを借りて行うことができます。
- テキスト分析
インターネット ユーザーとして、私たちはオンラインで人々や組織と共有し、つながります。 ここではソーシャル メディアへの投稿、ウェブサイトのチャットボットとのやり取りなど、多くのデータが生成されます。
組織として、このすべてのデータを分析し、製品やサービスに関する有用な洞察を得ることができたら素晴らしいと思いませんか?
NLP ベースのテキスト分析は、組織が収集したデータのすべての「ビット」を活用し、必要に応じて洞察や情報を導き出すのに役立ちます。
たとえば、光学式文字認識 (OCR) を使用して、画像、PDF、PPT などのさまざまな種類のファイルを編集および検索可能なデータに変換できます。 構造化されていないすべてのデータを、アクセス可能な構造化された形式に分類するのに役立ちます。
テキスト分析における NLP のもう 1 つの用途は、言語計算です。 ウェブサイトにチャットボットがある場合、NLP アルゴリズムを使用して顧客とのやり取りをすべて記録し、「訪問者が最もよく尋ねるものは何ですか?」などの質問に答えることができます。 「それは製品関連ですか、それともサービス関連ですか?」 「これに対処し、顧客体験を向上させるために何ができるでしょうか?」
組織のデータの 80% は構造化されていません。NLP は、意思決定者に、それを実用的な洞察を提供する構造化データに変換するオプションを提供します。
SaaS や e コマースなど、あらゆる分野の組織は、NLP を使用してデータから消費者の洞察を見つけることができます。
- 言語翻訳
NLP の最も役立つアプリケーションの 1 つは言語翻訳です。 これは自分の目で確かめてください。 Google 翻訳のウェブサイトにアクセスして、自分の言語と文章を翻訳したい言語を選択するだけです。
入力を開始すると、Google はあなたが発するすべての単語を選択した言語に翻訳し始めます。 上記では、英語の文章がペルシア語にどのように翻訳されたかを見ることができます.
驚くべきことは、テキストの入力に限定されないことです。 Google Voice Translator を使用することもできます。 ここでも、NLP がバックグラウンドで動作して、英単語をペルシア語の同義語と照合し、翻訳中にペルシア語の文法をチェックします。
- テキスト要約
NLP のもう 1 つの便利なアプリケーションは、テキストの要約です。 NLP の助けを借りて、コンピューターは人間の言語を簡単に理解し、コンテンツを分析し、長いバージョンの主な意味を失うことなくデータの要約を作成できます。
たとえば、上記の「ツリーハウス」の例では、Google はインターネット上のすべての「ツリーハウス」関連コンテンツを分類し、検索結果ページに適切な回答を表示しようとします。 これは、NLP を利用したテキストの要約です。
そして、それは検索エンジンだけではありません。 マーケティング担当者は、NLP テキスト要約技術を採用した AI ライターを使用して、トピックに関する競争力があり、洞察に満ちた、魅力的なコンテンツを生成します。
組み込みのソフトウェアであろうと、Scalenut のような一般的なツールであろうと、ユーザーはトピックを選択できます。NLP アルゴリズムは、そのトピックに関する情報を調べて、そのトピックに関連するテキストを生成します。
スケールナッツに「ダビデはどうやってゴリアテを倒したの？」と聞いてみましょう。
ご覧のとおり、AI ライターは、ダビデがどのようにゴリアテを倒したかを知っています。 デビッドは、壮大な戦いに勝つために、彼が知っていることを利用して詳細な計画を立てました。 これは、マーケティング担当者がコンテンツ マーケティング戦略を通じて業界の巨人と競争する方法に似ています。
ここでのポイントは、NLP テキスト要約手法を使用することで、マーケティング担当者は、検索エンジンが検索結果を提供する際に検出する NLP 検索意図に一致するコンテンツを作成して公開できるということです。
ユーザーに最も関連性の高い Web ページのリストを提供する際に、検索エンジンが検索する NLP 用語のほとんどを使用している場合、あなたの Web サイトは、業界の巨人と並んで検索エンジンで取り上げられることになります。
- ブランド構築のための感情分析
感情分析は、人工知能における大きな前進であり、NLP が普及した主な理由です。 NLP アルゴリズムは、データを分析することで、ブランドに対する一般的な感情を予測できます。
上記の例でわかるように、指定されたテキスト データのセンチメント分析の結果、全体的なエンティティのセンチメント スコアは +3.2 になりました。これは、問題のブランドについて「適度にポジティブ」であるという素人の言葉に変換できます。
NLP は消費者感情調査で使用され、企業が製品やサービスを改善したり、顧客ができるだけ満足できるように新しいものを作成したりするのに役立ちます。 「Answer The Public」など、競争力のあるマーケティング インテリジェンスを提供するソーシャル リスニング ツールは数多くあります。
NLP 感情分析は、マーケティング担当者が製品やサービスに関する最も人気のあるトピックを理解し、効果的な戦略を作成するのに役立ちます。
- スマートアシスタント
私たちは皆、Google、Alexa、Siri などのスマート アシスタントを使用したことがあります。 お気に入りの曲を再生する場合でも、最新の事実を検索する場合でも、これらのスマート アシスタントは NLP コードを利用して、話し言葉を理解するのに役立ちます。
音声からテキストへの翻訳と自然言語理解 (NLU) を使用して、彼らは私たちが言っていることを理解します。 次に、自然言語生成 (NLG) アルゴリズムによるテキストから音声への翻訳を使用して、最も関連性の高い情報を返信します。
NLP、NLU、NLG の関係について詳しく知りたい場合は、NLP vs. NLU vs. NLG に関する Scalenut ブログをご覧ください: What's the difference?
- AI を活用したチャットボットと仮想アシスタント
顧客サービスの主な目的は、問題を解決することです。 ユーザーが何かを実行できない場合、目標はユーザーがそれを実行できるようにすることです。 これには通常、従うべき一連の特定の手順が含まれます。 AI を活用したチャットボットは、このような問題を抱えている顧客を支援できます。
カスタマー チャットボットは、あらかじめ定義された一連の指示と一般的な問題に対する特定のソリューションでトレーニングされた後、人間の介入なしで実際の顧客との対話に取り組みます。
これは顧客とのやり取りだけではありません。 大規模な組織では、NLP チャットボットを他の目的に使用できます。たとえば、手順用の内部 wiki や、従業員のオンボーディング用の HR チャットボットなどです。
たとえば、Loreal Group は、Mya という AI チャットボットを使用して、採用プロセスの効率を高めました。
彼らはこのチャットボットを使用して、毎年 100 万件以上のアプリケーションをスクリーニングしています。 チャットボットは、候補者に専門的な資格や職歴などの基本的な情報を尋ね、要件を満たす人をその地域の採用担当者と結びつけます。
AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、部門全体で専門家の効率を高めています。 チャットボットと仮想アシスタントは、高度な NLP アルゴリズムによって可能になります。 これにより、顧客、従業員、およびビジネス パートナーは、プロセスの効率と有効性を向上させる新しい方法を得ることができます。
- カスタマー サポート タスクの自動化
NLP ベースのチャットボットは、特定のタスクを自動化して顧客サポートを向上させるのに十分効率的です。 たとえば、銀行はチャットボットを使用して、新しいデビット カードやクレジット カードのブロックや注文などの一般的なタスクで顧客を支援します。
直面している問題について入力するか話すだけで、これらの NLP チャットボットがレポートを生成し、住所変更を要求し、玄関先サービスを要求します。
NLP は、手動の顧客サポート手順を排除し、プロセス全体を自動化しています。 これにより、顧客は顧客サポート担当者を必要とせずに基本的な問題を解決できます。
NLP を利用したカスタマー サポート チャットボットを使用すると、組織は将来の製品開発に集中できる帯域幅が広がります。
- 内部脅威の検出とサイバーセキュリティ
今日の時代では、情報がすべてであり、組織は NLP を活用して保有する情報を保護しています。 内部データ侵害は、すべてのセキュリティ侵害インシデントの 75% 以上を占めています。
組織が成長するにつれて、セキュリティ侵害に対して脆弱になります。 市場調査のために収集される消費者データがますます増えているため、企業がデータを安全に保つことはこれまで以上に重要になっています。
それは、顧客または会社の知的財産に関する機密の財務情報である可能性があります。 内部のセキュリティ侵害は、ビジネスの評判に大きな損害を与える可能性があります。 2018 年の内部セキュリティ侵害の平均コストは 860 万ドルでした。 この数は 2022 年になっても上昇していただろう。
しかし、心配する必要はありません。 NLPには解決策があります。
企業は、包括的な脅威検出システムがあれば、修復が困難な損失や評判の低下を回避できます。 NLP アルゴリズムは、リアルタイムで組織データの 360 度ビューを提供できます。
自然言語処理 (NLP) を使用するエンタープライズ コミュニケーション チャネルとデータ ストレージ ソリューションは、マルウェアやリスクの高い従業員の行動に関するすべての情報をリアルタイムでスキャンするのに役立ちます。
たとえば、従業員が機密情報を社外のどこかにコピーしようとしたとします。 その場合、これらのシステムはデバイスがコピーを作成することを許可せず、管理者にこのセキュリティ侵害を停止するよう警告します。
監視に加えて、NLP データ システムは、新しいドキュメントを自動的に分類し、ユーザー アクセスとドキュメント分類用に既にセットアップされているシステムに基づいてユーザー アクセスをセットアップできます。
- コンテンツ分析とグレーディング
NLP の最も興味深いアプリケーションの 1 つは、コンテンツ マーケティングの分野です。 Scalenut のような AI を利用したコンテンツ マーケティングと SEO プラットフォームは、マーケティング担当者が、名前付きエンティティの認識、セマンティクス、構文、ビッグデータ分析などの NLP 技術に基づいて高品質のコンテンツを作成するのに役立ちます。
これが機能する方法は、NLP アルゴリズムが、特定のキーワードとターゲットの場所について、インターネット上のトップ ランキングのページを分析することです。 これらは、マーケティング担当者が、Google などの NLP を使用する検索エンジンがキーワードに非常に関連すると見なす重要な NLP 用語を見つけるのに役立ちます。
また、Scalenut のようなツールは、NLP 用語をチェックし、コンテンツ作成プロセス中に役立つ独自のコンテンツ グレードを使用して、コンテンツ作成者が作品の品質を判断するのに役立ちます。 これにより、ブログ、ランディング ページ、メール、顧客の質問に最も魅力的なコンテンツを公開し、最善を尽くすことができます。
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