プログラミングと自然言語処理
プログラミング学習に、自然言語処理のテーマを取り入れることは可能です。
プログラミングで自然言語処理に活用できるツールは多くが無料ですが、使いこなすことで幅広い言語処理のタスクを扱えます。
今日は、プログラミング言語として4つ、
- Python
- Java
- C++
- R
ライブラリやフレームワークを6つ紹介します。
- Natural Language Toolkit
- spaCy
- CoreNLP
- Transformers
- MeCab
- GiNZA
です。
プログラミング言語
自然言語処理に広く使われているプログラミング言語は多数あります。
なかでも
- Python
- Java
- C++
- R
の4つが使われることが比較的多いようです。
Python
Pythonは、今では自然言語処理以外の多くの領域でも広く使用されるプログラミング言語です。
自然言語処理のタスクについても、
- プログラミング言語として、シンプルな構文を採用している
- 使用できるフレームワークやライブラリが豊富
などの点から、使用されています。
Java
Javaは、Pythonと同様広く知られているプログラミング言語です。
自然言語処理の周辺領域、例えば、
- 機械学習
- データ分析
などの分野では、Pythonに比べるとあまり活用されている印象はないですが、
自然言語処理では、使用されるケースが多いようです。
Javaで活用できる自然言語処理のライブラリもあります。
C++
C++は、実行速度が速く
- システム開発
- 電化製品をはじめとする組み込みシステム
など多くの場面で使われています。
C++も、自然言語処理のタスクで使用されることがあります。
C++で使用できる自然言語処理のライブラリは複数あります。
R
Rは、統計解析向けのプログラミング言語です。
- 統計解析を始めとするデータ分析
- 機械学習
などによく使用されるR言語は、自然言語処理にも用いられています。
といったRのパッケージ(ライブラリ)は、R言語での自然言語処理に活用することができます。
ライブラリやフレームワーク
自然言語処理に用いることができるライブラリやフレームワークは複数あります。
Natural Language Toolkit (NLTK)
NLTKは、Pythonの自然言語処理ライブラリとして知られています。
NLTKは、英語の自然言語処理ができます。
公式サイトには、
など豊富なドキュメントや資料をたどることができます。
spaCyは、主にPythonで使用できる自然言語処理用のライブラリです。
英語のほかにも、ドイツ語、フランス語、スペイン語、イタリア語などの自然言語処理を試すことができます。
公式サイトには、チュートリアルが用意されています。
CoreNLPは、主にJavaで使用する自然言語処理用のライブラリです。
英語、中国語、フランス語などの自然言語処理にJavaで取り組むことができます。
公式サイトから、
などを確認することができます。
Transformersは、Hugging Face社が開発した自然言語処理のディープラーニングライブラリです。
Transformersは、Pythonで使用することができ、自然言語処理のディープラーニングに関する研究結果、比較的新しい言語モデルを用いて、自然言語処理を試すことができます。
MeCabは、日本語の自然言語処理を可能にするツールです。
日本語に特化した自然言語処理のツールとして広く知られています。
MeCabは、オープンソースの形態素解析エンジンとして、それ自体1つのツールとして使用することができますが、
- Perl
- Ruby
- Python
- Java
からMeCabの機能を利用することもできます。
それぞれのプログラミング言語から、MeCabをライブラリとして使用できるイメージです。
GiNZAは、日本語自然言語処理ライブラリです。
Pythonのライブラリとして使用することができます。
GiNZAでは、先に紹介したspaCyを自然言語処理のフレームワークとして使用しています。
spaCyでは、日本語の自然言語処理は対応していなかったため、spaCyでの試した処理を日本語の自然言語処理でも行いたいというときには、GiNZAが候補になります。
基本的な使い方は、ここから確認できます。
プログラミング学習で自然言語処理を体験
自然言語処理というと、一見するとプログラミング学習とはあまり関連がないと思えます。
しかし、
- 文字、文章を分析して有用な情報を抽出するテキストマイニング
- データ分析
- 機械学習
などと合わせて、
自然言語処理 × プログラミング
は、親和性がとても高いです。
プログラミング学習をしつつ、自然言語処理も試してみようと思った時に、
今日紹介したツールは選択肢になると思います。
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