自然言語処理(NLP)：形態素解析からLLMや生成AIまでの発展

自然言語処理(NLP)はコンピュータが人間の言語を理解し、処理するための技術であり、その進化は多岐にわたります。

本記事ではテキストマイニングの形態素解析から始まり、現在の大規模言語モデル(LLM)や生成AIの発展に至るまでの技術の進化についてまとめます。

形態素解析・構文解析

形態素解析は、文章を単語や文節に分割し、それぞれの品詞を特定します。これには辞書選択やカスタマイズが重要です。会社名や商品名などの固有名詞、ドメイン独自の用語などを解析することためには辞書の整備が必要です。

形態素解析の分析事例として、共起分析があります。例えば、SNSで自社商品の口コミを分析する際に、自社商品とどのような単語が関連しているかを可視化する手法があります。

形態素解析に関する詳しい記事はこちらをご覧ください。

統計的手法・機械学習の導入

自然言語処理に統計手法・機械学習が導入され、テキストの分類タスクが可能になりました。特に、サポートベクターマシン(SVM)、ナイーブベイズやトピックモデルなどが多く利用されました。応用例として、スパムメールの分類、文書の感情分析、顧客レビュー分析などがあります。

深層学習の導入

深層学習が自然言語処理の分野に革命をもたらしました。特に、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）ネットワークが、文脈を考慮した言語処理を可能にしました。これにより、機械翻訳や音声認識の精度が飛躍的に向上しました。

大規模言語モデル

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）が登場し、自然言語処理においてブレークスルーをもたらしました。BERTは、Transformerと呼ばれるモデルを基盤としています。Transformerは、自己注意機構（Self-Attention）を利用して、文中の単語同士の関係性を捉えることができます。これにより、長い文や複雑な構文の解析が可能となりました。

これに続き、GPT（Generative Pre-trained Transformer）が登場しました。GPTは、Transformerアーキテクチャを基盤としており、大量のテキストデータで事前学習を行い、与えられた文脈に基づいて自然な文章を生成することができます。

生成AIとLLMの進化

ChatGPTはOpenAIが開発した対話型AIで、2022年11月に公開されました。膨大なデータを用いてトレーニングされ、自然な言語生成が可能になりました。これにより、チャットボットや自動要約、コンテンツ生成など、さまざまな応用が広がっています。

生成AIとはテキスト、画像、音声などのデータを生成できるAI技術の総称であり、ChatGPTの普及により生成AIがなくてはならない存在となりました。そして生成AIの実用化が加速し、さまざまな分野での応用が進んでいます。

ChatGPTを活用したチャットボット開発に関する記事はこちらをご覧ください。

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まとめ

自然言語処理技術は、形態素解析から始まり、統計的手法、深層学習、大規模言語モデルの登場を経て、現在の生成AIに至ります。ChatGPTの登場以降、急速に生成AIは進化を続けています。今後もこの分野の技術革新が期待されます。