NLP API テキスト分類（自然言語処理）用

テキスト分類は、自由形式のテキストにあらかじめ定義されたカテゴリーのセットを割り当てる機械学習技術です。 

テキスト分類とは？ 

テキスト分類器は、文書、医学研究、ファイルからウェブ上のコンテンツまで、あらゆる種類のテキストを分類、順序付け、ラベル付けする強力なツールです。 

例えば、ニュース記事をテーマ別に分類したり、サポートチケットを緊急度別に分類したり、チャットの会話を言語別に分類したり、ブランドの言及を感情別に分類したり、他にも様々な応用が可能です。 

テキストの分類は自然言語処理において不可欠なタスクであり、感情分析、トピック識別、スパムの検出、意図の認識など、幅広い用途で利用されている。

なぜText Classificationが重要なのか？

データの大部分（約80％）は非構造化データであると言われており、その中でも最も頻繁に目にするのがテキストである。テキストは無秩序であるため、それを理解し、分類し、処理することは困難であり、時間がかかることがあります。

そのため、多くの企業ではこのような資料を最大限に活用できていません。そこで、機械学習によるテキスト分類を活用することで、メールやチャットボットでの会話、法律文書、アンケートなど、あらゆる重要な情報を迅速かつ経済的に構造化することが可能になります。

企業は、テキストデータ分析を活用し、業務を自動化し、データに基づいた意思決定を行うことで利益を得ることができます。

テキスト分類の一般的な使用例

テキスト分類APIを利用するメリットはたくさんあります。主な利点の1つは、テキストを分類するプロセスを自動化し、時間と労力を節約するのに役立つことです。これは、大量のテキストデータを扱う場合に非常に有効です。 

テキスト分類APIは、一般的に高度なアルゴリズムと機械学習を搭載しているため、テキスト分類の精度を向上させることも可能です。さらに、これらのAPIは、無関係なテキストをフィルタリングして、関連するコンテンツを見つけやすくすることができます。最後に、テキストの感情を特定することで、人々がどのように感じているかを簡単に測定することができます。

ニュース記事とブログの分類

機械学習のさらなる応用として、テキスト文書をあらかじめ決められたカテゴリーに分類することが考えられる。この場合、生テキストとターゲットでラベル付けされたデータに対して教師ありモデルを学習させる。このモデルを学習させた後、実世界のシナリオで、将来作成される記事やblog の投稿など、新しい未見の文書にラベルを付与するために使用することができます。

カスタマーサポートリクエストのカテゴライズ

企業では、テキスト分類を利用して、カスタマーサポートのリクエストをトピックごとに自動的に分類したり、リクエストに優先順位をつけて適切な部署にルーティングしたりすることができます。 

スパムの分類

テキスト分類は、さまざまな産業で実用化されています。その典型的な例が電子メールのスパムフィルターで、テキスト分類を利用してスパムと正規の電子メールを区別しています。

センチメント分析

テキストラベリングや感情評価は、商品予測や映画推薦など、多くのアプリケーションで活用されている機械学習タスクです。

テキスト分類システムのためのアプローチ

テキスト分類システムは一般的に、ルールベース、機械学習ベース、ハイブリッドシステムの3つに分類されることができます。

ルールベースのテキスト分類

ルールベースの技術は、テキストを明確なグループやクラスに割り当てるために、手作業で作られた言語規則のセットを使用します。これらの規則は、意味的に関連付けられたテキストコンポーネントを使用することにより、その内容に応じてテキストを特定のカテゴリーに属するものとして指定するようシステムに通知します。 

各ルールは、先行詞やパターンと割り当てられたグループから構成されています。例えば、大量の新着記事をスポーツ、政治などのカテゴリーに振り分けたい場合、ルールベースの分類システムを使用することができます。 

このような言語ルールを考案するためには、いくつかの文書を手作業で確認する必要があります： 

もし文書にお金、ドル、GDP、インフレといった言葉があれば、それは経済学の授業に属するものです。

ルールベースのシステムは、人に理解されやすい反面、その分野の豊富な知識が必要で、設定に時間がかかる。さらに、新しいルールを追加すると、古いルールの結果に影響を与える可能性があるため、拡張が難しいという問題もある。

機械学習によるテキスト分類

機械学習を用いたテキスト分類は、教師あり学習タスクである。入力データ（生テキスト）とラベル（ターゲット変数とも呼ばれる）の間に関連性を持たせるものである。 

これは、テキスト分類では、入力データが数値特徴ではなく生のテキストで構成されていることを除けば、テーブルデータセットに教師ありアルゴリズムを使用してクラスを予測する非テキスト分類問題と同じです。他の教師あり機械学習と同様に、テキスト分類には学習と予測の2つの段階があります。

ハイブリッドシステム

ハイブリッドシステムは、機械学習で訓練された基本分類器とルールベースのシステムを結合して、結果をさらに洗練させます。このハイブリッドシステムは、基本分類器で正確に描写されなかったタグに対して、特定のルールを追加して調整することができます。

TextCortex テキストの分類API

を活用することができます。 "コンプリーション"エンドポイントを利用することで、任意のプロンプトデータを送信し、それに対する完了を受け取ることができます。この手法は、本稿で取り上げたようなテキスト分類や感情分析の探索など、他のタスクを扱うために採用することができる。

ホテルレビューの感性分析

例えば、ホテルのレビューに対して感情分析を行いたい場合を考えてみましょう。その例として、テキストフィールドに次のようなプロンプトを送信します： 

次の文章について、センチメント分析を実行してください。関連するカテゴリと、そのカテゴリに対するそれぞれのセンチメントを回答してください。

文章：「部屋の清潔さはとても気に入っていますが、バスルームはとても汚く、食事は悪くありませんでした。

この任意のプロンプトを与えることで生成されるレスポンスは、以下の例のようになります：

"text":
‍
清潔感がある：ポジティブ
バスルーム：ネガティブ
食べ物： ニュートラル

このように、私たちの補完エンドポイントを活用して、任意のプロンプト要求を送信し、テキスト分類に利用することができるのです。