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自然言語処理とは

自然言語処理(NLP)は、機械学習を使用してテキストの構造や意味を明らかにします。自然言語処理アプリケーションを使用することで、組織はテキストを分析し、人、場所、イベントに関する情報を抽出して、ソーシャル メディアに表れる感情や顧客との会話について理解を深めることができます。

Google の機械学習を使用して、非構造化自然言語テキストから分析情報を得る方法をご覧ください。

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自然言語処理の定義

人工知能のブランチである NLP(自然言語処理)は、機械学習を使用してテキストとデータを処理し、解釈します。自然言語認識と自然言語生成は、NLP の一種です。

NLP のサブトピックである自然言語理解(NLU)は、テキストの本文が何を意味するかを理解するために使用されます。NLU は、テキストを分類、アーカイブ、分析できます。NLP はさらに一歩進んで、その意味に基づいて意思決定できるようにします。

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自然言語処理に使用されるもの

自然言語処理アプリケーションを使用することで、非構造化テキストベースのデータから分析情報を抽出し、抽出された情報を利用してそのデータについて新たな理解を深めることができます。自然言語処理の例は、Python、TensorFlow、PyTorch を使用して構築できます。

お客様の感情

エンティティ分析を使用して、ドキュメントやチャネル内のフィールドを見つけてラベル付けし、顧客の意見をより詳しく理解して、プロダクトと UX の分析情報を見つけることができます。

領収書と請求書の把握

エンティティを抽出して、領収書と請求書の共通のエントリ(日付、価格など)を識別して、リクエストと支払いの関係を理解します。

ドキュメント分析

カスタム エンティティ抽出を使用すると、ドキュメント内のドメイン固有のエンティティを識別できます。手動分析に時間と費用をかけずに済みます。

コンテンツの分類

共通のエンティティ、ドメイン固有のカスタマイズされたエンティティ、700 以上の一般カテゴリ(スポーツやエンターテイメントなど)でドキュメントを分類できます。

注目の動画

マーケティング担当者が、オンライン ニュースや記事などのデータソースからブランドに関連するコンテンツを抽出できるように、ニュースをテキストで集約します。

医療

臨床文書、データ マイニングの研究、自動化されたレジストリ レポートを改善することで、臨床試験を加速できます。

Google Cloud は、自然言語プロダクトとソリューションのフルパッケージを提供しています。

Natural Language API には、デベロッパーが感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文解析などの自然言語理解の機能を使用できるように、事前トレーニング済みモデルが用意されています。

AutoML プロダクト スイートの一部として、AutoML Natural Language を使用して、最小限の労力と機械学習の専門知識で自然言語のカスタム機械学習モデルを構築およびデプロイできます。