非構造化テキストから意味を見いだす。自然言語分析APIまとめ

これまでサポートや問い合わせに寄せられるメッセージは人の目で見て、その意味を解釈した上でデータベースに構造化して登録されていました。しかし何百、何千とある文章を読むのは大変なことです。

それらを機械で処理できる可能性を持っているのが自然言語分析です。機械学習モデルをベースにすることでテキストの構造はもちろん、意味も分析できるようになってきています。

Googleが提供する自然言語分析APIです。非構造化テキストの中から場所や人の情報を取り出したり、感情を抽出することもできます。他のAPIと合わせることで音声データを分析したり、手書き文書からデータを読み取ることもできます。

IBMが提供する自然言語分類APIです。テキストの背後にある意図を解釈し、あらかじめ用意しているカテゴリのどれにマッチするのかを分類分けできます。クラスタリングの高性能版と言えます。

RESTfulにテキスト情報を分類分けできます。そしてもう一つ一般的にセンシティブと呼ばれる言葉を分析し、テキスト内容が危険の高いカテゴリにどれくらい近いかを分析できます。

Azureで提供される言語処理APIです。英語のテキストを分析し、自社ブランドに対する評価を判断できます。さらに重要なフレーズを抽出したり、トピック検出、言語判定が可能です。

与えられたテキストからアクション、名前、人、日付などをJSONで取得できます。それによってテキストが何を目的としているかが判断できるようになります。英語のみサポートしています。

非構造化テキストから意味を見いだすというのはとても困難です。テキストを分析する分かち書きのような処理は分類分けはできますが、その奥にある意図までは読み取れませんでした。自然言語分析APIを使うことでメールやチャットなどのテキストも自動的に分析し、適切な対応が行えるようになるでしょう。