人工知能 (AI) により自然言語処理 (NLP) が発展することで、機械が人間の言語を解析、理解、生成する方法は大幅に進歩しています。

MATLAB 製品を使用すると、以下を行うことができます。

  • 複数のドキュメントおよびオンラインソースのテキストデータにアクセスし、探索する
  • AI モデルが理解できる形式にデータを前処理し、構造化する
  • AI モデルをゼロから学習させるか、事前学習済みの大規模言語モデル (LLM) を使用する
  • 洞察を共有し、NLP システムをクラウドまたは本番環境に展開する
自然言語処理ワークフローの図。

MATLAB による自然言語処理のための AI の活用

NLP 向けの AI を初めて導入する場合でも、すでにスマート NLP システムを設計中の場合でも、チュートリアルや事例を参考にして、スキルの向上や次回のプロジェクトにご活用いただけます。

生データとクリーニングされたデータのワードクラウド。

テキストの準備

ファイルからのテキストデータの抽出
解析用テキストデータの準備
工場レポートの埋め込みを示すグラフ上の色付きの点。

テキスト解析

ディープラーニングを使用したテキストデータの分類
文書埋め込みを使用した文書分類
ユーザーからの問い合わせがチャットボットを経由して応答を生成する流れを示す図。

テキスト生成

ディープラーニングを使用したテキストの生成
チャットボットの構築
感情分析の図。

感情分析

感情分析とは (5:20)
MATLAB による感情分析

製品

自然言語処理アプリケーション向け AI で使用する製品をご紹介します。

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ディープラーニング

アルゴリズムと事前学習済みのモデルを使用して、ディープ ニューラル ネットワークを設計および実装します。

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事前学習済みのディープラーニング モデル

ディープラーニングの研究コミュニティが開発したモデルアーキテクチャを紹介します。

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