自然言語処理（NLP）
##自然言語処理（NLP）とは何ですか？
自然言語処理（NLP）は、人工知能（AI）の分野であり、コンピューターが書き言葉と話し言葉の両方で人間の言語を分析および理解できるようにします。これは、ユーザーがプログラミングやJavaやCなどの人工言語ではなく、コンピューターと自然な会話を行えるように、自然言語を生成して理解するソフトウェアを構築するために策定されました。
##自然言語処理（NLP）を理解する
自然言語処理（NLP）は、テクノロジーセクターのより大きな使命の一歩です。つまり、人工知能（AI）を使用して、世界の仕組みを簡素化することです。ますますテクノロジーに精通した人々がオンラインで相互に、そして企業と相互作用する新しい方法を見つけるにつれて、デジタルの世界は多くの企業にとってゲームチェンジャーであることが証明されています。
ソーシャルメディアはコミュニティの意味を再定義しました。暗号通貨はデジタル決済の規範を変えました。電子商取引は便利という言葉の新しい意味を生み出し、クラウドストレージは大衆に別のレベルのデータ保持を導入しました。
AIを通じて、機械学習やディープラーニングなどの分野は、あらゆる可能性の世界に目を向けています。機械学習は、ビッグデータを理解するためにデータ分析でますます使用されています。また、顧客との人間の会話をシミュレートするチャットボットをプログラムするためにも使用されます。ただし、機械学習のこれらのフォワードアプリケーションは、自然言語処理（NLP）の即興なしでは不可能です。
##自然言語処理（NLP）の段階
NLPは、AIを計算言語学およびコンピューターサイエンスと組み合わせて、人間または自然言語と音声を処理します。このプロセスは、3つの部分に分けることができます。 NLPの最初のタスクは、コンピューターが受け取る自然言語を理解することです。コンピューターは、組み込みの統計モデルを使用して、自然言語をプログラミング言語に変換する音声認識ルーチンを実行します。これは、聞いた最近のスピーチを小さな単位に分解し、これらの単位を前のスピーチの前の単位と比較することによって行われます。
テキスト形式の出力または結果は、最も可能性の高い単語や文を統計的に決定します。この最初のタスクは、音声からテキストへのプロセスと呼ばれます。
次のタスクは、品詞（POS）タグ付けまたは単語カテゴリの曖昧性解消と呼ばれます。このプロセスは、基本的に、文法形式の単語を名詞、動詞、形容詞、過去形などとして識別します。コンピューターにコード化された一連のレキシコンルールを使用します。これらの2つのプロセスを理解した後、コンピューターはおそらく、行われたスピーチの意味を理解します。
NLPが実行する3番目のステップは、テキストから音声への変換です。この段階で、コンピュータープログラミング言語はユーザーの可聴形式またはテキスト形式に変換されます。たとえば、金融ニュースのチャットボットは、「今日のGoogleの調子はどうですか？」などの質問をされます。ほとんどの場合、オンライン金融サイトでGoogle株をスキャンし、価格や数量などの情報のみを回答として選択することを決定する場合があります。
##特別な考慮事項
NLPは、人間が別の人間と対話していると信じ込ませることで、コンピューターをインテリジェントにしようとします。 1950年にアランチューリングによって提案されたチューリングテストは、人間が実際に機械と会話していることを知らなくても、人間のように考えて会話できる場合、コンピューターは完全にインテリジェントになる可能性があると述べています。
2014年の1台のコンピューターは、説得力のあるテストに合格しました。13歳の少年のペルソナを備えたチャットボットです。これは、インテリジェントマシンを構築することが不可能であるということではありませんが、コンピュータに人間のように考えさせたり会話させたりする際の固有の困難を概説しています。言葉はさまざまな文脈で使用でき、機械には人間が言葉で実体を伝えたり説明したりするための実際の経験がないため、世界がコンピュータープログラミング言語を完全に廃止できるようになるまでには少し時間がかかる場合があります。
##ハイライト
-自然言語処理（NLP）は、コンピューターアルゴリズムと人工知能を使用して、コンピューターが人間のコミュニケーションを認識して応答できるようにします。
-現在ほとんどのiOSおよびAndroidプラットフォームで使用されているテキスト読み上げアプリは、Amazon Echo（Alexa）やGoogle Homeなどのスマートスピーカーとともに、過去数年間でNLPのユビキタスな例になっています。
-いくつかのNLP手法が存在しますが、通常、音声またはテキストを個別のサブユニットに分割し、過去の経験に基づいてこれらのユニットがどのように組み合わされるかを示すデータベースと比較します。
