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飛躍的に進化する自然言語処理について知る(下)

2019/06/21

Martin Heller InfoWorld

自然言語処理のサービス

 米Amazon.comや米Microsoft、そしてGoogleのクラウド事業は、すでに利用が広がっている音声認識機能や翻訳機能のほかにも、自然言語処理サービスを展開している。汎用的な自然言語処理モデルだけでなく、カスタマイズしたモデルも扱っている。

 Amazon Web Servicesの「Amazon Comprehend」は、構造化されていないテキストからキーフレーズ、場所、人、ブランド、イベント、センチメント(肯定感/否定感)を抽出する。トレーニング済みの深層学習モデルを使用し、どちらかといえば総称的な場所や物を識別する。ドメイン固有の言葉を抽出したいなら、独自のエンティティーまたはテキスト分類モデルのカスタムセットを構築できる。

 Microsoft Azureは複数の自然言語処理サービスを展開している。「Text Analytics」は、入力した文章から、言語、センチメント、キーフレーズ、エンティティーを識別する。言語によって使える機能が異なる。

 「Language Understanding(LUIS)」では、ソーシャルアプリ、チャットボット、音声対応デスクトップアプリ向けに、自然言語インタフェースを構築できる。構築済みのLUISモデルや、ドメイン別に特化したモデルに加え、独自のエンティティーリストでカスタマイズしたモデルを使用できる。オーサリングAPIなどを使ってカスタムなLUISモデルを構築することも可能だ。

 もっと技術に心得がある人には、Microsoftが昨年12月に公開した報告書とコードをお勧めする。「Azure Machine Learning Service」を使って、オープンソースの自然言語処理モデル「BERT」をカスタムなアプリケーション向けに調整する方法を示したものだ。

 Google Cloudでは、「Natural Language」と「AutoML Natural Language」を提供している。前者は、テキストから構文、エンティティー、センチメントを識別し、事前定義されたカテゴリーにコンテンツを分類できる。後者は、深層転移学習を利用して、独自のユースケースに対応したカスタムなモデルのトレーニングが行える。

(了)

翻訳:鈴木英子=ニューズフロント
記事原文(英語)はこちら

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