自然言語処理とは? わかりやすく解説

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しぜんげんご‐しょり【自然言語処理】

読み方:しぜんげんごしょり

natural language processing人間日常的に使っている日本語や英語などの自然言語コンピューターで扱う処理技術総称機械翻訳音声認識などを指す。自然言語技術NLPnatural language processing)。


自然言語処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2024/09/11 14:00 UTC 版)

自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: Natural language processing、略称:NLP)は、人間が日常的に使っている自然言語コンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能言語学の一分野である。「計算言語学」(computational linguistics)との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学言語学的視点を重視する手法をさす事が多い[1]データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な(コンピュータが理解しやすい)表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては機械翻訳仮名漢字変換が挙げられる。




「自然言語処理」の続きの解説一覧

自然言語処理

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/12/22 08:37 UTC 版)

確率文脈自由文法」の記事における「自然言語処理」の解説

文脈自由文法は本来、自然言語人間が話す言語)のモデルとして考案された。これを研究者らが拡張したのが SCFG である。 以下に示すのは、2つ規則からなる SCFG 文法である。各規則前にある数値確率であり、それぞれどのような頻度出現するかを表している。 0.7 VP --> V NP 0.3 VP --> V NP NP この文法によればVP から生成される NP個数期待値は 0.7 x 1 + 0.3 x 2 = 1.3 となる。 例えば、音声認識システムSCFG使い確率推定能力高め性能向上させるといった応用考えられる最近では、SCFG接近階層説明するにあたって重要な役割果たしている。接近階層とは、文章構造によって理解しやすさが異な原因説明する概念である。 尤もらしい構造に関する確率的記述ができるなら、その構造について情報理論尺度エントロピー)が計算できることになる。情報理論に基づく文法構文認識装置があるとしたら、SCFG類する技法を使うであろうことは想像に難くない

※この「自然言語処理」の解説は、「確率文脈自由文法」の解説の一部です。
「自然言語処理」を含む「確率文脈自由文法」の記事については、「確率文脈自由文法」の概要を参照ください。

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