今日のデータの80%は非構造化データであり、その多くはテキスト形式です。これらの情報源は増大傾向にあり、人工知能と機械学習の台頭とともに、テキストデータからさらなるインサイトの発掘に役立つ自然言語処理の採用拡大につながりました。

チューリングが1950年に「計算機械と知性」を出版以来、自然言語処理（NLP）への関心が高まっています。チューリングは代表作の中で「機械が相手であることを人間に悟られることなく人間と対話することができれば、コンピュータは知的であるとみなすことができる」という知能の基準を示しました。NLP の核心は、NLP の利用者が機械とやりとりしているかどうかを知る必要なしに、データから有用なインサイトを得るというビジョンの具現化です。

NLPへの関心の高まりとともにテキストデータの利用可能性が高まっていることを踏まえ、NLPとテキストデータの具体的なユースケースを提供するために、Pythonコードを伴う様々な研究論文をまとめました。NLP とテキストデータの具体的な使用例を、今日から始められる新しいビジネスアイデアの創造にお役立ていただけます。