ほぼテク 6月29日ChatGPTと固有表現抽出！テキストデータから宝を見つける究極のガイド？

ほぼテク読者の皆様、いつも大変ありがとうございます！
我妻裕太です。

本日は、もう説明不要？世界的に話題騒然の大好きChatGPTを活用して、固有表現抽出について掘り下げてみたいと思います。
みなさんの業務効率化の実現の一助になれば幸いです！

そもそも固有表現とは？

固有表現（Named Entity）は、テキスト中に現れる具体的な名前や特定のカテゴリに属する語句を指します。このような語句は、人名、組織名、地名、日付、数量、通貨、割合など、さまざまな種類があります。

固有表現は、自然言語処理（NLP）のタスクにおいて重要な情報を含んでいる場合があります。たとえば、テキスト中で人の名前や組織の名前が書かれている場合、それが誰や何の組織なのかを識別することは重要です。

固有表現抽出は、テキスト中の固有表現を自動的に識別し、カテゴリ分類や情報抽出などのタスクに活用するための技術です。固有表現抽出は、機械学習や統計的な手法を用いて行われることが一般的です。一般的な手法には、品詞タグ付けや言語モデルに基づく方法があります。また、固有表現抽出のための専門的なデータセットやツールも存在します。

で、この固有表現抽出は、情報検索、機械翻訳、質問応答、要約、文書分類などの様々なNLPタスクで利用されています。固有表現の正確な識別と理解は、テキスト理解や情報抽出の精度向上に寄与する大切な技術です。

では、そんな固有表現抽出ですが、どんなところで使えるのでしょうか。
調べるとよく出てくるものから、日常的にみるとこんな使い方できるのではないでしょうかの活用ユースケースは以下のとおりです。

固有表現抽出の活用イメージ

1.マーケティングソーシャルメディアのモニタリング
企業やブランドは、ソーシャルメディア上での自社や競合他社の言及をモニタリングすることがあります。固有表現を抽出することで、特定の人名、製品名、イベント名などに関連する投稿やコメントを追跡し、興味深い情報や顧客の意見を把握することができます。

2.カスタマーサービス
カスタマーサービス担当者は、顧客からの問い合わせやクレームを処理する際に固有表現を利用することがあります。たとえば、顧客が特定の製品名やサービス名を言及している場合、それに関連する情報や解決策を提供することができます。

3.ニュース記事の分析
メディア企業やマーケティング担当者は、大量のニュース記事を分析し、特定のテーマやトピックに関連する情報を抽出する必要があります。固有表現を使用して、特定の人物、組織、地域などに関連する記事をフィルタリングしたり、重要な情報を抽出したりすることができます。

4.法務業務
法律事務所や法務部門では、契約書や法的文書の解析が重要です。固有表現抽出を利用して、契約当事者の名前、法的要件、重要な日付などを特定し、文書の内容を理解しやすくすることができます。

5.マーケット調査
企業が新しい製品やサービスを市場に投入する前に、競合他社や市場の動向を理解する必要があります。固有表現抽出を使用して、オンライン上のニュース記事やソーシャルメディア投稿から、競合企業の名前、製品名、価格などの情報を抽出し、マーケットリサーチを効率化することができます。

6.スケジュール管理
日常のスケジュール管理においても固有表現抽出は役立ちます。例えば、会議のメールを受信した際に、日付、時刻、場所といった情報を自動的に抽出し、カレンダーに予定を追加することができます。

7.レシピの整理
家庭内でのシンプルな例として、レシピを整理する際に固有表現抽出を利用することが考えられます。料理のレシピをWebサイトや本から収集する際、料理名や材料、調理方法などを抽出し、独自のデータベースに整理することができます。

その他ですと弊社は大学様向けの研究業績パッケージ「DB-Spiral」を販売しております。導入実績は約70校を超える実績を持ち、帝国大学様での事例も多数あります。

そんな会社になりますので、大学様目線でも考えてみると固有表現抽出は、学術研究の領域においても非常に有益で、論文の分析や整理におけるユースケースがあります。以下、具体的なユースケースを解説します。

8.論文メタデータの抽出と整理
学術論文は通常、著者名、掲載されたジャーナル名、公開日、DOI（Digital Object Identifier）など、重要なメタデータを含んでいます。これらのメタデータは、固有表現として扱うことができます。固有表現抽出を使用してこれらの情報を自動的に抽出し、データベースに整理することができます。これにより、論文の管理や検索が容易になり、研究者が必要な情報を迅速に見つける手助けとなります。

9.論文内の専門用語と概念の抽出
学術論文は特定の分野に特化した専門用語や概念を多く含んでいることがあります。固有表現抽出を活用して、論文からこれらの専門用語や概念を自動的に抽出し、分類することができます。これにより、研究のトレンドや新しい概念を把握しやすくなります。

10.参照された論文と引用の抽出
固有表現抽出は、論文内で引用されている他の論文や研究を特定するのにも役立ちます。これにより、ある論文がどのような先行研究に基づいているのか、またその論文が他のどの論文に影響を与えているのかを分析することが可能になります。

11.研究者ネットワークの分析
論文の著者名を抽出し、それらを分析することで、研究者間のコラボレーションやネットワークを視覚化することができます。これは、分野内のリーダーや影響力のある研究者を特定するのに役立ちます。

色々と考えてみましたが、たくさん活用できる技術です。

もう少し面白い表現で固有表現抽出を考えてみると、固有表現抽出は、文章の中で「宝物」を探し出す探検家のようなイメージでしょうか。文章は森や洞窟のように広大で情報がたくさんあるけれど、探検家は特定の「宝物」、つまり人の名前や場所の名前などを探して、それを見つけると、「これは人の名前だ！」とか「これは場所の名前だ！」という風に分類して、記録します。

そんな感じです。

固有表現抽出は様々な実現方法があります。正規表現を使用して実現することも可能ですし、高度な抽出となるとAIが必要になります。正規表現と機械学習モデルを使用するアプローチにはそれぞれ異なる利点と制限があります。

1.正規表現によるアプローチ

正規表現を使用する場合、パターンマッチングに基づいてテキストから固有表現を抽出します。例えば、電話番号やメールアドレスなどの構造が一定の情報は、正規表現で効果的に抽出することができます。

【利点】
特定のパターンを持つ固有表現の抽出が簡単
機械学習モデルをトレーニングする必要がない

【留意事項】
変化やバリエーションが多い固有表現（人名、地名など）の抽出は困難
コンテキストに基づく抽出が難しい

2.機械学習モデルによるアプローチ

機械学習モデルを使用する場合、モデルは大量のテキストデータから学習し、固有表現を識別する能力を獲得します。これにより、正規表現で扱うのが難しい曖昧さやバリエーションを持つ固有表現も抽出することができます。

【利点】
変化が多い固有表現の抽出が可能
コンテキストに基づいて固有表現を識別できる

【留意事項】
大量のラベル付きデータがトレーニングに必要
計算リソースが必要

実際の応用においては、タスクやデータの性質に応じて正規表現、機械学習モデル、またはその組み合わせを使用することがあります。正規表現はシンプルなケースや明確なパターンがある場合に有効ですが、より高度な固有表現抽出やコンテキストに依存するケースでは機械学習モデルが優れていることが多いです。

さぁ、そして、ここから盛り上がってくるのですが、時間が迫ってきましたので、今日はここで終了で外出します(笑)

ChatGPTを活用すれば高度な情報探検ができる！と思いますので、次回からChatGPTを
活用した高度な情報探検をご覧いただこうと思います。

情報が溢れる時代だからこそ、情報を上手に使いこなすことがVUCA時代の令和を勝ち抜く方法だと思いますので、ぜひお楽しみに！

本日の記事がみなさまの業務効率化のヒントになれば幸いです。
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。

それでは、また次回のほぼテクでお会いしましょう！

SRA東北の我妻裕太でした。
さようなら！