形態素解析 形態素解析の概要

形態素解析

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2024/03/10 16:06 UTC 版)

自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳かな漢字変換など応用も多い(もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる)。

もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上の自然言語処理としてコンピュータでの扱いやすさに主眼を置いた解析もある。以下は後者のためのツールを用いた例で、「お待ちしております」という文を形態素解析した例である (「茶筌」を使用した)。

文字列 読み 原形 品詞の種類 活用の種類 活用形
お待ち オマチ お待ち 名詞-サ変接続    
する 動詞-自立 サ変・スル 連用形
助詞-接続助詞    
おり オリ おる 動詞-非自立 五段・ラ行 連用形
ます マス ます 助動詞 特殊・マス 基本形
記号-句点    

自然言語以外の場合では、プログラミング言語などの場合は字句解析が相当する。


  1. ^ 長尾真(1979年)「計算機による日本語文章の解析に関する研究」、昭和53年度文部省科学研究費特定研究(1)研究報告書
  2. ^ 長尾真・辻井潤一(1978年)「国語辞書の記憶と日本語の自動分割」、情報処理 Vol.19 No.6
  3. ^ 首藤公昭・楢原登志子・吉田将(1979年)「日本語の機械処理のための文節構造モデル」、電子通信学会誌 Vol.62-D No.12
  4. ^ 首藤公昭(1980年)「文節構造モデルによる日本語の機械処理に関する研究」福岡大学研究所報 No.45
  5. ^ Teramura, Hideo (2011). Nihongo no shintakusu to imi. dai 1 kan (dai 18 satsu [18. Druck] ed.). Tōkyō: Kuroshio Shuppan. ISBN 978-4-87424-002-1 
  6. ^ How to build kegome v2 on web?” (英語). github.com. 2021年12月22日閲覧。
  7. ^ IBM Knowledge Center”. www.ibm.com. 2019年6月20日閲覧。






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