AIの自然言語処理の分野でコーパスは重要な役割を持っています。AIのチャットボットを導入するなら理解したほうがいいでしょう。
コーパスはデータベースのことです。日本語では「言語全集」と呼ばれることもあります。自然言語の文章や使い方を大規模に集めているのが特徴です。また、コンピューターで検索できるように整理されています。
AIを利用してみると、返される内容が普段人が使っているような自然な言葉に感じられます。それはコーパスがあるからです。新聞や雑誌のような書籍の他、話し言葉やインターネットで使われているテキストまで幅広く集めて構造化されています。
コーパスを理解する上で自然言語処理技術は欠かせません。自然言語処理は自然言語を機械が処理して内容を抽出する技術です。人間が使用している自然言語に当てはまる言葉は多岐に渡ります。人と人とが自然にコミュニケーションをする際に使用する話し言葉や論文などの書き言葉が、自然言語処理の対象です。
人間の話し言葉や書き言葉は曖昧な部分もあります。人間の会話の中でも、お互いに意味が分からず聞き返す場面はあるものです。文章の流れとともに、理解するために知っておくべき前提となる情報や経験も関係します。コーパスは膨大な情報量と自然言語処理技術によって言葉を解析するのです。
上記が自然言語処理で行われる解析方法です。また、解析方法はランダムに行われるわけではありません。上から順番に処理する形を取っています。
たとえば形態素解析は、文章を形態素に分ける方法です。文章を細かく分けると単語の組み合わせになります。形態素解析では単語に限らず音節まで細かく分けるのが特徴です。他の分析も担当する方法を実行して自然言語処理を行います。
チャットボットでは多種多様な会話パターンが求められます。必要なのは、ユーザーが入力した文章について文脈まで意味を理解する機能です。そのうえで適切な回答を導き出して生成します。
日本語の場合は主語が抜けるケースもあるため、直前の文脈の意味まで理解が必要です。また、ユーザーの中には特有の領域について専門的な内容を求める場合もあります。対象となる分野の専門的な問いに対しても答えられるのがコーパスです。
コーパスがなければ、チャットボットは何も答えられなくなります。音声対話システムも同様です。音声対話システムの場合は、文章ではなく音声を対象としています。音声対話システムも適切に答えられるようにコーパスが活用されているのです。
言語処理機能はそのままの意味で言語の処理を行います。理由は文章の内容を理解するためです。言語処理機能がないと文章の内容が分かりません。自然言語処理は機能せず、たとえ機能したとしても低い精度にしかならないでしょう。また、言語処理機能は3つ「抽出処理」「類義解析」「構造解析」の3つがあります。
抽出処理とは文章解析のために必要な情報を抽出する処理のことです。固有名詞や代名詞を示す内容などがあげられます。固有名詞として処理されるのは、人の名前や東京のような地名の他、商品名などです。代名詞は名詞の代わりに使われる言葉です。たとえば、彼や彼女などは代名詞に当てはまります。他にも「それを取って」のそれも代名詞です。
内容は同じでも複数の言い回しがある表現について解析します。たとえば、仲のいい人を呼ぶ際、山田さんと呼ぶだけではなく、山さんや山ちゃんというニックネームで呼ぶ方もいます。人間なら関係性を察することができるでしょう。しかしコンピューターには分かりません。その場合、類義解析をすることで、違う言葉だが同じものを指している、表現していることが分かります。
言葉の構造を解析します。文章の中には曖昧なために解釈が難しい言葉もあります。「寝坊して遅刻しそうだ。家族が起こしてくれなかった」という言葉があります。寝坊したから遅刻をしそう。家族が起こしてくれなかった。というそれぞれの意味に解釈できます。各文は別のものです。
しかし文章全体を見ると「寝坊して遅刻しそうなのは家族が起こしてくれなかった」という解釈ができます。この解釈ができるようになるのは、構造解析によって深く解析しなければなりません。文章の意味合いを深く解析するために構造解析が求められるのです。
メールや電話、口頭での確認…。ちょっとしたことなのに、対応や案内に時間がかかる。その積み重ねが、気づけば大きな業務ロスにつながっている。そんな「社内コミュニケーションのムダ」をスマートに変える手段として、チャットボットが注目されています。ここでは、用途別に選べる「社内チャットボット3選」をご紹介。単なる便利ツールではなく、日々の社内業務に「変化」をもたらすきっかけとして導入を検討してみませんか？
引用元：NDIソリューションズ
https://solution.ndisol.jp/cb3
引用元：TDSE
https://cognigy.tdse.jp/
引用元：サンソウシステムズ
https://www.tifana.ai/products/mental
