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)
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つの規則からなる SCFG 文法である。各規則の前にある数値は確率であり、それぞれがどのような頻度で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 の個数の期待値は 0.7 x 1 + 0.3 x 2 = 1.3 となる。 例えば、音声認識システムでSCFGを使い、確率推定能力を高め、性能を向上させるといった応用が考えられる。 最近では、SCFG は接近度階層を説明するにあたって、重要な役割を果たしている。接近度階層とは、文章構造によって理解しやすさが異なる原因を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的尺度（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 に類する技法を使うであろうことは想像に難くない。
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