昔の形態素解析
- 手法：ルールベースや辞書ベースが中心。あらかじめ登録された単語や品詞の情報をもとに、文章を「形態素」（意味を持つ最小単位）に分割し、品詞を判別。
- 特徴：未知語や新語への対応が苦手。文脈理解は限定的。
- 応用例：検索エンジン、キーワード抽出、テキストマイニングなど。
現在のAI（機械学習・深層学習ベース）
- 手法：機械学習や深層学習（ディープラーニング）を活用。大量のテキストデータからパターンを学習し、文脈や意味も考慮できる。
- 特徴：未知語や新語にも柔軟に対応。文脈や意味、意図まで理解可能。形態素解析だけでなく、構文解析・意味解析・文脈解析も一連で実施。
- 応用例：チャットボット、要約、機械翻訳、文書レビューなど。
文書レビューAIの精度向上
- 精度の進化：最新のAI言語モデル（例：GPT-3やその後継）は、膨大なテキストデータを学習し、人間が書いたかのような自然な文章を生成可能。
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根拠：
- AI生成文と人間の文書の区別が難しくなっており、実際にAI判定ツールでも判別が困難なケースが増加。
- レポートや論文などの定型的な文書では、AIと人間のレビュー精度がほぼ同等との検証結果も報告されている。
- 「最新のAI言語モデルは、前例のないレベルの精度で人間の文体を模倣できます。GPT-3やその後継のモデルは、幅広いジャンルやスタイルにわたるテキストを生成し、その結果はしばしば人間が書いたものと区別がつかないほどです。」
比較表
| 項目 | 昔の形態素解析 | 現在のAI（NLP） |
|---|---|---|
| 主な手法 | ルール・辞書ベース | 機械学習・深層学習（AI） |
| 未知語・新語対応 | 苦手 | 得意（学習データ次第で対応可能） |
| 文脈理解 | 弱い | 強い（文脈全体を考慮） |
| 解析範囲 | 形態素レベル | 形態素＋意味・文脈・意図まで |
| 応用例 | 検索、キーワード抽出など | チャットボット、要約、翻訳、レビュー |
| 文書レビュー精度 | 限定的 | 人間と同等レベルに進化 |
まとめ
- 昔の形態素解析は単語分割や品詞判定が中心で、ルールや辞書に依存しやすく、文脈や未知語に弱い。
- 現在のAIは機械学習・深層学習で文脈や意味まで理解し、より柔軟で高精度な自然言語処理が可能。
- 文書レビュー分野でも、AIの精度は人間に近づいており、特に定型的な文書ではほぼ同等の結果を出せるようになっている。
AI技術の進化により、自然言語処理の応用範囲や精度は今後もさらに広がると期待されています。