自然言語処理(NLP)は、過去70年間で大きな発展を遂げ、ルールベースのシステムから強力なニューラルネットワークモデルへと進化してきました。コンピューターが人間の言語を理解し生成する能力を高めるにつれ、NLPはヘルスケアからカスタマーサービスにいたるまで、さまざまな分野を変革することが期待されています。
初期:記号的手法が主流(1950年代~1990年代)
AIの初期に、NLPシステムはルールと人手でコーディングされた文法に依存していました。能力に限界があったものの、SHRDLUのブロックワールドやELIZAのシミュレーションベースの心理療法など、有望なプロジェクトが登場しました。機械翻訳とチャットボットは、記号的NLPをベースに開発が進められました。
主な成果:
- 1954年 – ロシア語の文章を完全自動翻訳で英語に翻訳
- 1964-1966年 – ELIZAがロジャー流の心理療法士をシミュレート
- 1960年代後半~1970年代 – PARRYなどルールベースのチャットボットが登場
統計的転換点(1990年代~2010年代)
ルールベースの手法は実世界の言語の複雑さに対応することが困難でした。 1990年代に計算パワーが向上するにつれ、機械学習アルゴリズムがNLPを革新しました。研究者は統計的・確率的技法に焦点を当てるようになりました。
主要な進歩:
- 機械翻訳の品質が劇的に改善される
- テキストコーパスに基づいた新しいデータ駆動アプローチの出現
- 品詞タグ付けや構文解析アプリケーションが繁栄する
ニューラルネットワークのブレイクスルー(現在)
2010年代にニューラルネットワークがNLPを再び変革しました。Word2Vec、Transformer、BERTなどのモデルは、十分なデータがあれば言語タスクで優れた性能を発揮することが証明されました。今日、NLPはチャットボット、言語生成、機械翻訳などを実現しています。
現在のイノベーション:
- 顧客サービスの問い合わせに対応するチャットボット
- ヘルスケア記録や研究論文を分析するツール
- 要約や言語翻訳を自動化する
- アナリティクスとデータ抽出のためのインターフェイス
将来的には、会話全体を理解し、オリジナルのテキストを生成できる多言語AIシステムが実現されるでしょう。NLP はルールベースの起源から際立った発展を遂げました!
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