自然言語ユーザーインターフェース

自然言語ユーザー インターフェイス( LUIまたはNLUI )は、動詞、句、節などの言語現象がソフトウェア アプリケーションでデータを作成、選択、変更するための UI コントロールとして機能する コンピューター ヒューマン インターフェイスの一種です。

インターフェース設計において、自然言語インターフェースはスピードと使いやすさが求められていますが、その多くは多種多様な曖昧な入力を理解するという課題を抱えています。^{[1]自然言語インターフェースは、}自然言語処理と計算言語学 の分野で活発に研究されている分野です。直感的で一般的な自然言語インターフェースは、セマンティックウェブの積極的な目標の1つです。

テキスト インターフェースは、程度の差こそあれ「自然」です。多くの形式的な (非自然な) プログラミング言語には、自然な人間の言語の慣用句が組み込まれています。同様に、従来のキーワード検索エンジンは、「浅い」自然言語のユーザー インターフェースと言えます。

自然言語検索エンジンは、理論上はユーザーの質問に対する的を絞った回答を見つけます(キーワード検索とは対照的です)。たとえば、「米国で所得税が最も高い州はどこですか?」という質問に直面した場合、従来の検索エンジンはその質問を無視し、代わりに「州」、「所得」、「税金」というキーワードで検索します。一方、自然言語検索は、自然言語処理を使用して質問の性質を理解し、質問に対する回答を含む Web のサブセットを検索して返そうとします。これが機能する場合、質問が含まれているため、結果はキーワード検索エンジンの結果よりも関連性が高くなります。^{[引用が必要]}

プロトタイプのNlインターフェースは、すでに60年代後半から70年代前半に登場していました。^[2]

• SHRDLU は、仮想の「ブロックの世界」でブロックを操作する自然言語インターフェースです。
• Lunar は、ウィリアム A. ウッズによるアポロ 11 号の 月の岩石の化学分析を含むデータベースへの自然言語インターフェースです。
• Chat-80 は英語の質問をProlog表現に変換し、Prolog データベースで評価しました。Chat-80 のコードは広く配布され、他のいくつかの実験的な Nl インターフェースの基礎となりました。オンライン デモは LPA の Web サイトで入手できます。^[3]
• 1964年から1966年にかけてMITのジョセフ・ワイゼンバウムが開発したELIZAは、心理療法士を模倣し、スクリプトに対するユーザーの反応を処理することで動作しました。DOCTORスクリプトは、人間の思考や感情に関する情報をほとんど使用せずに、驚くほど人間のようなインタラクションを提供することがありました。オンラインデモはLPAのWebサイトで入手できます。 ^[4]
• Janus は時間に関する質問をサポートする数少ないシステムの 1 つでもあります。
• Trinzic のIntellect (AICorp と Aion の合併により設立)。
• BBN のParlance は、 Rus およびIrusシステムの開発経験に基づいて構築されました。
• IBM 言語アクセス
• シマンテックからのQ&A。
• Natural Language Inc. のDatatalker
• BIM Systems のLoqui 氏。
• Linguistic Technology Corporationの英語ウィザード。

これまで、自然言語インターフェースは、ユーザーがコンピューターを擬人化したり、少なくとも機械に必要以上の知能があると考えたりする原因となってきました。ユーザー側では、これがシステムの機能に対する非現実的な期待につながっています。このような期待は、ユーザーがシステムに過大な能力があるとみなした場合にシステムの制限を知ることを困難にし、最終的には、 1970 年代と 80 年代のAI の冬の時代のように、システムが期待どおりに機能しない場合に失望することにつながります。

1995年の論文「データベースへの自然言語インターフェース - 入門」では、いくつかの課題について説明されている。^[2]

修飾子の添付

企業が運転免許証を持つことができないことを知っていない限り、「会社で運転免許証を持つすべての従業員をリストしてください」という要求は曖昧です。

結合と分離

「カリフォルニア州とアリゾナ州に住んでいる申請者全員をリストアップする」という記述は、人が同時に 2 か所に住むことはできないということを知らない限り、曖昧です。

照応解決

自己参照クエリでユーザーが「彼」、「彼女」または「それ」で何を意味しているかを解決します。

より一般的に考慮すべき他の目標は、インターフェースの速度と効率です。すべてのアルゴリズムにおいて、これら 2 つのポイントは、ある方法が他の方法よりも優れているかどうか、したがって市場でより大きな成功を収めるかどうかを決定する主なポイントです。さらに、複数の言語のサイトにまたがるローカリゼーションには、追加の考慮が必要です。これは、ほとんどの言語間で異なる文の構造と言語構文のバリエーションに基づいています。

最後に、使用される方法に関して、解決すべき主な問題は、国籍、性別、年齢に関係なく、さまざまな声のスペクトル全体を認識できる一般的なアルゴリズムを作成することです。同じ単語やフレーズを話す話者から抽出された特徴間の大きな違いをうまく克服する必要があります。

自然言語インターフェースは、さまざまなアプリケーションに使用されるテクノロジーを生み出します。

主な用途は次のとおりです。

• ディクテーションは、現在、自動音声認識(ASR) システムの最も一般的な用途です。これには、医療の文字起こし、法律およびビジネスのディクテーション、一般的なワードプロセッシングが含まれます。場合によっては、システムの精度を高めるために特殊な語彙が使用されます。
• コマンドと制御、システム上で機能とアクションを実行するように設計された ASR システムは、コマンドと制御システムとして定義されます。「Netscape を開く」や「新しい xterm を起動する」などの発話は、まさにそれを実行します。
• 電話、一部の PBX/ボイスメールシステムでは、発信者がボタンを押して特定のトーンを送信する代わりに、コマンドを音声で伝えることができます。
• ウェアラブルデバイスでは入力が制限されるため、話すことが自然に可能になります。
• 医学的、障害、反復性運動障害 (RSI)、筋ジストロフィーなどの身体的制限により、多くの人が入力に困難を抱えています。たとえば、聴覚に障害のある人は、電話に接続されたシステムを使用して、発信者の音声をテキストに変換することができます。
• 組み込みアプリケーションでは、一部の新しい携帯電話に C&C 音声認識機能が搭載されており、「家に電話」などの発話が可能になります。これは、自動音声認識とLinuxの将来にとって重要な要素となる可能性があります。

以下は、自然言語認識を使用し、上記のユーティリティを統合したアプリケーションの一部の名前と定義です。

Mozilla FirefoxのアドオンであるUbiquity は、Web サービスのマッシュアップとして機能する、簡単で素早い自然言語由来のコマンドのコレクションであり、これによりユーザーは情報を取得し、それを現在の Web ページや他の Web ページに関連付けることができます。

Wolfram Alphaは、検索エンジンのように答えが含まれている可能性のある文書やウェブページのリストを提供するのではなく、構造化されたデータから答えを計算して事実のクエリに直接答えるオンラインサービスです。^{[5] 2009年3月に}スティーブン・ウルフラムによって発表され、2009年5月15日に一般に公開されました。^[6]

Siri は、iOSオペレーティング システムに統合されたインテリジェントなパーソナル アシスタントアプリケーションです。このアプリケーションは、自然言語処理を使用して質問に答えたり、推奨事項を提示したりします。

Siriのマーケティング上の主張には、時間の経過とともにユーザーの個々の好みに適応し、結果をパーソナライズし、タクシーを捕まえようとしている間にディナーの予約をするなどのタスクを実行することが含まれています。^[7]

• Ask.com – Ask Jeeves (Ask.com) の元々のアイデアは、日常の自然言語で尋ねられた質問に対する回答を得る機能を備えた従来のキーワード検索でした。現在の Ask.com は、数学、辞書、変換に関する質問のサポートを追加して、この機能を引き続きサポートしています。
• Braina ^{[8] – Brainaは、} Windows OS用の自然言語インターフェースで、英語の文章を入力したり話したりすることで、特定のアクションを実行したり、情報を検索したりすることができます。

• GNOME Do – GNOME環境のさまざまな成果物（アプリケーション、EvolutionおよびPidginの連絡先、Firefoxのブックマーク、Rhythmboxのアーティストやアルバムなど）をすばやく見つけ、それらに対して基本的なアクション（起動、開く、電子メール、チャット、再生など）を実行できます。^[9]
• hakia – hakia はインターネット検索エンジンでした。同社は、オントロジー意味論、ファジー論理、計算言語学、数学の分野からのソリューションを組み合わせた SemanticRank アルゴリズムを使用した、インデックス作成に代わる新しいインフラストラクチャを発明しました。hakia は 2014 年に閉鎖されました。
• Lexxe – Lexxe は、クエリに自然言語処理 (セマンティック検索) を使用するインターネット検索エンジンでした。キーワード、フレーズ、および「Wikipedia の歴史は?」などの質問を使用して検索を実行できました。Lexxe は 2015 年に検索エンジン サービスを終了しました。
• Pikimal – Pikimal は、ユーザーの好みに結びついた自然言語を使用して、テンプレートによる検索の推奨を行っていました。Pikimal は 2015 年に閉鎖されました。
• Powerset – 2008年5月11日、同社はキーワードではなく会話フレーズを使用してWikipediaの固定サブセットを検索するツールを発表しました。 ^{[10] 2008年7月1日、同社は}マイクロソフトに買収されました。^[11]
• Q-go – Q-go テクノロジーは、企業のインターネット Web サイトや企業イントラネット上の自然な文章やキーワード入力で作成されたクエリに対して、ユーザーに適切な回答を提供します。Q-go は2011 年にRightNow Technologiesに買収されました。
• Yebol – Yebol は、知識ベースのセマンティック検索プラットフォームを開発した垂直「決定」検索エンジンでした。 Yebol の人工知能と人間の知能を組み込んだアルゴリズムは、検索結果、Web サイト、ページ、コンテンツを自動的にクラスタリングして分類し、人間の最初の意図にもっと沿った視覚的にインデックス化された形式で表示しました。 Yebol は、関連キーワードや Web ページを分析するために、関連付け、ランキング、クラスタリングのアルゴリズムを使用しました。 Yebol は、自然言語処理、メタシンセティックエンジニアリングされたオープンコンプレックスシステム、および機械アルゴリズムを各クエリの人間の知識と統合して、相関、クラスタリング、分類アルゴリズムを使用して実際に「学習」する Web ディレクトリを確立し、知識クエリを自動的に生成して保持し、将来的に再生成しました。^[12]

• 会話型ユーザーインターフェース
• 自然なユーザーインターフェース
• 自然言語プログラミング
• 音声ユーザーインターフェース
• チャットボット、人間の会話をシミュレートするコンピュータプログラム
• ノイズの多いテキスト
• 質問への回答
• 選択ベースの検索
• セマンティック検索
• セマンティッククエリ
• セマンティックウェブ