自然言語処理の前処理を行う方法を解説

SiriやAlexaに代表されるAIアシスタントや、リアルタイムで他言語を翻訳できる端末などが市場に現れるようになり、人間の言語で機械を操作することが当たり前の時代になってきました。その背景には「自然言語処理（Natural Language Processing）」と呼ばれる技術が存在しています。この記事では自然言語処理の概要や仕組みを解説するとともに、自然言語処理の前処理を行う方法を紹介します。

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自然言語処理をスムーズに行うために

自然言語処理はAIアシスタントや機械翻訳など、さまざまな技術に応用できますが、スムーズに理解するためには、まずは基礎的な知識が必要です。以下では、自然言語処理の定義から解説していきます。

自然言語処理とは

『自然言語処理入門:1. 現状と歴史を概観しよう』によると、このように定義されています。

自然言語処理（Natural Language Processing）とは、プログラミング言語のような人工の言語に対し、日本語とか英語、ロシア語といった、人が日常話したり書いたりする言語を計算機で処理することを指す。
（岡田・中村.会誌「情報処理」.自然言語処理入門:1.現状と歴史を外概観しよう.1993,11,p1385-1386）

このように、昨今のAIアシスタントや機械翻訳には、この自然言語処理の技術が活用されています。

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自然言語処理には前処理が必要

一般的に、テキストを構成する最小の要素は単語と言われます。自然言語処理においては、「形態素」と呼ばれる単位を使用します。私たちの普段使用するテキストは、形態素の並びです。コンピュータで自然言語処理する際には、まず形態素レベルに分割するケースが多いです。

自然言語処理の前処理手順

自然言語処理にはデータの前処理が欠かせませんが、それは具体的にどのようなステップに従って進むのでしょうか。以下では、前処理のステップを解説します。

1.クリーニングを実施する

まずは、テキストのクリーニングを実施します。例えば、プログラミングのタグや数値、コードなどは自然言語処理においてはノイズとして扱われることが多いです。これらをあらかじめ除去しておくことで、処理結果への望ましくない影響を減らすことができます。

2.単語を分割する

日本語のように、単語の区切りが曖昧な言語に対しては、単語の分割処理を実施します。このプロセスを形態素解析と呼びます。

形態素とは、「文字で表記された自然言語の文において、意味を持つ最小の言語単位」を指す言葉です。例えば、「赤い車に乗った人」を形態素に分解すると「赤い」「車」「に」「乗っ」「た」「人」と分けることができます。

赤い 形容詞,自立,*,*,形容詞・アウオ段,基本形,赤い,アカイ,アカイ
車 名詞,一般,*,*,*,*,車,クルマ,クルマ
に 助詞,格助詞,一般,*,*,*,に,ニ,ニ
乗っ 動詞,自立,*,*,五段・ラ行,連用タ接続,乗る,ノッ,ノッ
た 助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ
人 名詞,一般,*,*,*,*,人,ヒト,ヒト

3.正規化を行う

文字種の統一や、つづり・表記揺れの吸収を行うことで単語を正規化します。特に重要なのが、全角・半角・ひらがなの表記を統一することです。他にも、アルファベットの大文字を小文字に変換したり、単語内の大文字小文字の混在を整理することで表記の異なる単語を統一して処理できるようにします。これは、計算量やメモリ使用量を削減することにも繋がります。

4.ストップワードを除去する

自然言語処理をする際に、処理対象外となる単語を「ストップワード」と呼びます。日本語では一般的に助詞や助動詞といった機能語（「は」「の」「です」「ます」など）がストップワードとして扱われることが多いです。これを除外することで処理時間を抑えることができます。ストップワードの指定には辞書による方式や出現頻度による方式など、複数の方法があります。

5.ベクトル変換処理を行う

最後に、コンピュータが処理しやすいように数値（ベクトル）に変換して機械学習モデルや深層学習モデルに入力します。また、ルールに基づいて処理や、構文解析を行うことで、目的とする答えを出力します。意味解析が必要であれば、形態素を数値（ベクトル）に変換した後にこれを合成し、文の数値（ベクトル）を得ることも多くあります。

自然言語処理の前処理は手間がかかる

上記で前処理のステップを解説しましたが、この前処理には長い時間と手間がかかります。具体的にどのようなハードルがあるのかを事前に理解しておきましょう。

時間・労力・コストがかかる

自然言語処理に使用するデータの収集には、公開データの利用やクローリング、自社でのデータ収集など、いくつかの方法があります。いずれもある程度の時間・労力・コストがかかります。公開データを利用する場合は、比較的簡単に前処理が可能ですが、専門的な研究に使えるデータなどは見つけにくいことが多く、反対に専門性の高いデータは自社での収集を前提にする場合が多いので、必然的に多くの時間・労力・コストを必要とします。

地道な作業が大半

自然言語処理を行うためにはデータの前処理が欠かせませんが、その作業は非常に地道なものです。先述のように、前処理にはクリーニングの実施や形態素解析などがありますが、他にもデータの入力ミス防止や外れ値の除外、一部データの補填など、業務上留意すべきことが多くあります。こうした作業無くして正確かつ有用な結果は得られないため、地道な処理の積み重ねが求められます。

前処理にはツールの活用がおすすめ

自然言語処理におけるデータの収集や前処理には時間・労力・コストがかかりますが、近年ではAIツールなどのソフトウェアを活用することでこれらをうまく削減する企業が増えています。AIツールの導入により、自社に蓄積されるデータを一元管理することで、データの収集に要する時間を短縮したり、データの規格を機械が統一管理することで前処理に必要なステップをあらかじめ効率化できます。

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まとめ

時代の流れによりテキストデータが増加し、自然言語処理の需要は増々高まっています。今後は世の中のDX推進によりテキストデータ量はさらに増えていき、自然言語処理やAIの技術と向き合うシーンが増えるかもしれません。そのようなビジネストレンドに乗るためにも、UMWELTの導入をご検討してみてはいかがでしょうか。

参照文献

岡田・中村.会誌「情報処理」.自然言語処理入門:1.現状と歴史を外概観しよう.1993,11,p1385-1386）

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