無限にわきでる技術用語・・・

こんにちは！とある技術人事のサンペイです！ 今日は、いくらでも出現してくる理解があいまいな技術をざっくりみていきます！

学生さんとお話してる時も、 この技術何だっけ？となる時があるので少しずつでも解消していきます～～！

基本的なものばかりかもしれませんが、温かく見守ってください👍

自然言語処理（NLP）

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自然言語処理はエンジニア採用をしていると、よく見る言葉の一つですが、この内容を自信をもって説明できるかと言われるとそうではありません・・・（勉強不足ですみません）

なので、まとめていきましょう・・・！

自然言語処理（Natural Language Processing）とは、人間の言語（自然言語）を機械で処理し、内容を抽出すること。

・・・？？？え、なに？

具体的に言うと、 普段のコミュニケーションで使用する「話し言葉」から、論文のような「書き言葉」までの自然言語を対象として、それらの言葉が持つ意味を様々な方法で解析する処理技術のことです！

・・・？？？ん？

我々が使う自然な言語はあいまいさがどうしても生じてしまいますよね？ 例えば、 「黒い目の大きなサンペイ」という言葉一つでも、

「（肌の）黒い、目の大きなサンペイ」
「黒い目の、大きなサンペイ」

このようにあいまいさが生まれます。

人間はあいまいさの中でもコミュニケーションがとれますが、機械が処理するとなるとそうはいきませんよね。

人間万歳・・・！

実際にいつも使っているかな文字予測変換は代表的な自然言語処理を用いた機能です！この機能一つとっても、偉大過ぎる。

自然言語処理を行うためには下記の4つの手順が必要となるので見ていきましょう！

1．形態素解析

形態素解析は文章をそれぞれの意味を担う最小の単位（形態素）に分類し、それぞれを品詞など各種情報を振り分ける作業
▼参考
【形態素解析とは？】

2．構文解析

形態素解析で分割した単語同士の関連性を解析し、単語同士の係り受けを発見し図式化していく作業

3．意味解析

意味解析とは、「辞書」に基づいた意味を利用して、正しい文を解析していく作業。
▼ 参考
【意味解析】

4．文脈解析

文脈解析とは、複数の文章に形態素解析と意味解析を行い、文同士の関係性を解析する作業

機械に文章一つを理解してもらうためにも、このような手順が必要なんですね・・・


実際にどのような場面で活用されているのか見ていきましょう！
・かな文字予測変換
・音声対話システム
・テキストマイニング
・検索エンジン Google「BERT」

まだまだ多くの場面で自然言語処理は使用されています！
今回は長くなりそうなので、詳しいことは次回以降に持ち越しますが、私たちの生活にも密接にかかわっている技術であることは間違いないですね👍

まずは、概念だけでも覚えていきたいものです。


今回は、NLP以外にも2つほどいく予定でしたが、長くなりすぎるので次回以降に流します！
現時点で150個ほどの理解不十分な技術があります・・・。てか増えていってます💦

1日1つでもいいので、毎日新しい知識を吸収していきましょう！

それではさようなら・・・！