iOSアプリの自然言語処理：機能、Siriの使用例、およびプロセス

iOSアプリの自然言語処理

「AIとMLは、私たちが想像する以上に人間を生産的にすることができます。」このSundar Pichaiの引用は完全に正しいです。

私たちは、確かに人間のような活動を行うために機械を訓練しています。MicrosoftからGoogle、Appleまで、すべてのテックジャイアントがコンピュータシステムを訓練するために機械学習モデルに大きな投資をしています。

SiriはNLPの最初の本格的な例です。これは、自然言語処理の潜在能力を利用できるiOSアプリケーションを構築する起業家にインスピレーションを与えます。しかし、iOSアプリでの自然言語処理に新しい場合、それについて、その機能、統合プロセスなどについて詳しく学びたいと思うでしょう。

あなたは、非技術的な詳細から技術的な詳細まで、iOSアプリでの自然言語処理についてすべてを理解するために、この記事を読む必要があります。

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自然言語処理の理解

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間と同じようにテキストや音声を解釈するように訓練される分野です。NLP技術を支える強力で知的なアルゴリズムは、機械学習と呼ばれます。2023年時点で、「機械学習が何ができるか」という潜在能力を示す多くの例があります。ロボットが記事を書いたり、コーディングしたりするなど、自然言語処理技術によって可能なことは、人間が想像することもありません。

簡単に言えば、完全に人間のように振る舞うコンピュータを想像してください。音声形式やテキストで彼らと会話を始めることができ、あなたが言っていることを認識し、分析し、人間が言うであろう正確な答えを与えます。

さらに、Open AI Codexのようなツールは、ロボットがプログラミングコードを書くことができるNLPの潜在能力を示しています。この技術全体は自然言語処理として知られています。Chat GPTは、自然言語処理技術の素晴らしい例です。

自然言語処理の特徴

自然言語処理の主な特徴は次のとおりです：

• コンテンツのカテゴリ化は、コンテンツのアラート、複製の検出、インデックス作成などを含みます。
• トピックの発見とモデリングは、テキストのテーマと意味を特定するためのものです。
• コンテンツの抽出は、画像ソースからデータを抽出するためのものです。
• 感情と感情分析は、テキストや音声から気分を読み取り、分析するためのものです。

簡単な歴史

自然言語処理の概念は、1900年代初頭までさかのぼります。FERDINAND DE Saussureというスイスの言語学教授が言語を科学としての概念を打ち立てました。彼のアプローチでは、言語を条件付き推論を持つシステムとして説明しました。このアプローチは時を経て成熟し、言語学の構造主義として知られるようになりました。

1966年には、NLPの研究のための資金と投資が2000万ドルに達し、人間の翻訳よりも高額になりました。しかし、1980年までには、基本的な会話さえ停止する兆候はありませんでした。

さらに、IMDBが主導権を握り、成功した統計モデルを構築しました。2011年、Siriは世界で最初の成功したNLP / AIアシスタントとなりました。それは、音声認識と音声コマンドシステムなどの高度な技術を搭載していました。さらに、ビッグデータ分析の助けを借りて、機械学習が自然言語処理の進歩に貢献しました。

自然言語処理における機械学習の役割

機械学習アルゴリズムは、自然言語処理が目指すことを達成できるようにします。テキスト分析や音声認識に関しては、機械学習アルゴリズムが重要な役割を果たします。システムがパターンを通じてより多くの学習を収集するにつれて、機械学習モデルが変化します。

NLPの実行中、機械学習アルゴリズムは、品詞、エンティティ、感情など、テキストに関連する重要な要素を識別します。監視付き学習と非監視学習は、2つの機械学習アプローチです。NLPでは、監視付き機械学習は言語処理とテキスト分析に働きます。以下は、最も人気のある監視付きNLPアルゴリズムです。

• サポートベクターマシン
• 最大エントロピー
• ニューラルネットワーク/ディープラーニング
• 条件付きランダムフィールド

さらに、クラスタリング、潜在的意味インデキシング、行列因子分解などの非監視学習技術により、モデルは成熟します。Machine learningの使用例をAndroidアプリ開発やiOSアプリ開発で簡単に確認できます。

最後に、自然言語処理の要素の一つである音声認識の動作を示す図を以下に示します。

iOSアプリでの自然言語処理：Siriのユースケース

自然言語処理のユースケースを理解するためになぜiOSを選んだのでしょうか？それは、SiriがAppleによって発表された最初のデジタル音声アシスタントだからです。そして、非常に短期間で、iOSアプリでのNLPの学習対象の1つとなりました。テックジャイアントは、iOSアプリケーションに自然言語処理を組み込むためにiOSアプリ開発エージェンシーの研究を始めました。

Siriは、数字、省略形、その他の要素を含む生のテキストを正規化する高度なテキスト音声合成プロセスを使用しています。SiriのTTSシステムの目標は、機械学習に基づいた統合モデルを訓練することです。さらに、同社はiOS 9からiOS 16までの間に視覚的に確認できるアルゴリズムを推進してきました。以下は、AppleによるSiriの音声のディープラーニングを表す図です。

Siriの動作をさらに簡素化するために、Siriの自然言語処理に関与するステップを以下に示します。

1. 音声認識
2. Appleのサーバーへの接続
3. コマンドの意味の理解
4. 結果の生成

iOSアプリケーションにNLPを組み込む方法

NLPをiOSアプリケーションに組み込む際には、AppleのNatural Language Frameworkを理解する必要があります。さらに、このフレームワークは言語処理のための以下の基本的なビルディングブロックを提供しています。

• 識別
• トークン化
• 品詞タグ付け
• レンマ化
• 固有表現認識

トークン化の方法

iOSアプリケーションでトークン化を行うには、文字列内の単語を列挙する必要があります。自然言語テキストの単語を列挙するために、NLTokenizerを使用することができます。

テキスト内の言語の識別方法

テキスト内の言語を識別するためには、NLLanguageRecognizerを使用することができます。複数の部分からなるテキストの場合は、processString(-:)を使用することができます。

目標や達成したいことによります。iOSアプリケーションにおける自然言語処理に関連するAppleのいくつかの事例を紹介しました。

iOSアプリにNLPテクノロジーを統合したいですか？

iOSアプリケーションでの自然言語処理について理解したので、iOSアプリケーションのために機械学習開発者を雇うことに興味があるかもしれません。

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