2.1 自然言語処理（NLP）の概要と数学的手法 - 確率論と線形代数を用いたアプローチ

前のセクションでは、第２章の紹介として「LLMの基礎概念」について説明しました。LLMがどのように膨大なデータを扱い、自然言語処理（NLP）の分野で重要な役割を果たしているか、その基本的な構造や仕組みに触れました。ここではLLMと深く関わりのあるNLPに関してみていきましょう。

2.1 自然言語処理（NLP）の概要

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解し、処理し、生成するための技術分野です。NLPは、テキストデータや音声データを構造化し、機械が解釈可能な形式に変換することを目指しています。これには、確率論や統計、線形代数などの数学的手法が欠かせません。例えば、単語や文書をベクトル空間に埋め込む技術（単語埋め込み）は、線形代数を利用して単語間の類似度を計算します。

NLPの基本的なタスクには、テキスト分類、感情分析、名前付きエンティティ認識（NER）、機械翻訳、質問応答、そしてテキスト生成などが含まれます。これらのタスクを実現するために、統計モデルやニューラルネットワークが利用されており、特にLLM（大規模言語モデル）は、膨大なデータに基づいて言語のパターンを学習し、精度の高い生成を行います。

確率論の観点からは、NLPでは頻繁に確率分布を利用します。例えば、単語の出現確率や文中の次の単語の予測などが代表的です。ベイジアンネットワークやマルコフモデルのような確率モデルも、NLPのさまざまなタスクで利用されています。また、単語や文を数値ベクトルに変換し、それらを線形代数的に操作することで、文書の内容や感情を解析することが可能です。

NLPのタスクは、特に自然な文章の理解や生成に焦点を当てています。例えば、テキスト分類は特定のトピックに基づいて文章を分類することを目的とし、感情分析はテキスト中の感情を識別します。これらの技術は、チャットボットやカスタマーサポートシステムに応用され、リアルタイムで人間と対話する能力を提供します。各タスクは、統計学や機械学習のアルゴリズムに支えられており、トランスフォーマーモデルのような高度な技術が、これらのタスクをさらに強力にしています。

NLPの進展により、LLMは人間が行うような自然な言語の処理や生成を実現できるようになりました。特に、トランスフォーマーアーキテクチャの登場により、従来のリカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）に比べて、より効率的でスケーラブルな学習が可能となりました。このような技術進展により、NLPは様々な分野で応用され、機械翻訳、音声認識、文書要約など、幅広い応用が可能になっています。

NLPはコンピュータが言語データを理解し、応答するための強力な技術であり、LLMはその中心に位置しています。次のセクションでは、LLMの中核技術であるトランスフォーマーモデルについて詳しく見ていきます。

次のセクションでは、「トランスフォーマーモデルの仕組み」について見ていきましょう。セルフアテンションメカニズムや並列処理の技術がどのようにLLMの高精度な言語処理を支えているのかを解説します。