チャットボット、感情分析、機械翻訳などの自然言語処理（NLP）の概念、技術、およびアプリケーションをご覧ください。
自然言語処理（NLP）は、人工知能（AI）と機械学習（ML）のダイナミックな分野であり、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成し、価値のある方法で対話できるようにすることに特化しています。NLPの最終的な目標は、人間と機械の間のコミュニケーションギャップを埋め、ソフトウェアが人間の能力を超える規模と速度でテキストおよび音声データを処理および分析できるようにすることです。これには、自然言語に固有の複雑さ、ニュアンス、およびコンテキストを処理できるアルゴリズムとモデルの開発が含まれます。
NLPシステムは、計算言語学（人間の言語のルールベースのモデリング）を、統計および深層学習モデルとともに使用して、言語データを処理します。このプロセスは通常、データ前処理から始まり、生のテキストはトークン化と呼ばれるプロセスを通じて、より小さく管理しやすい単位に分割されます。
トークン化されると、最新のNLPパイプラインは、ニューラルネットワークアーキテクチャ（リカレントニューラルネットワーク（RNN）など）と、最近では非常に影響力のあるTransformerアーキテクチャを活用します。今日の大規模言語モデル（LLM）の基礎を形成するこれらのモデルは、単語間の文脈関係を分析します。これにより、意図の認識、言語の翻訳、さらにはオリジナルのコンテンツの作成などの複雑なタスクを実行できます。スタンフォードNLPグループなどの主要な機関や、Association for Computational Linguistics（ACL）などの組織が、この研究の最前線にいます。
NLPは、私たちの多くが日常的に使用する幅広いアプリケーションを強化します。2つの顕著な例を次に示します。
機械翻訳: Google翻訳のようなツールは、高度なNLPモデルを使用して、テキストや音声をある言語から別の言語へ自動的に翻訳します。これらのシステムは、ソース言語の文構造と意味を分析し、ターゲット言語で文法的に正しく、文脈的に適切な翻訳を生成します。これらのモデルは、国連議事録のようなソースからの並列テキストの大規模なデータセットでトレーニングされています。
センチメント分析: 企業はNLPを使用して、ソーシャルメディア、製品レビュー、アンケートからの顧客フィードバックを分析します。テキストの感情的なトーンを肯定、否定、または中立として分類することにより、企業は世論、顧客満足度、およびブランドの認識に関する洞察を得て、データに基づいた意思決定を行うことができます。
その他の一般的な応用例としては、SiriやAlexaのようなインテリジェントなバーチャルアシスタント、迷惑メールフィルタ、テキスト要約ツール、顧客サービス用のチャットボットなどがあります。
NLPは、関連性がありますが、いくつかの類似した用語とは異なります。
NLPアプリケーションの開発とデプロイには、特殊なライブラリとプラットフォームの活用が不可欠です。
