自然言語処理 NLP は、人工知能、言語学、コンピューター、その他の分野を含む学際的な主題であり、コンピューターに自然言語を処理させる問題を探ります。

自然言語処理は、ビッグ データ、ナレッジ グラフ、機械学習、言語学、およびコンピューターと自然言語の対話プロセスを実現するその他のテクノロジーとリソースに基づいています。

自然言語の入力と出力に従って、NLP は 2 つの技術分野に分類できます。

• コンピュータ入力の自然言語に対応自然言語理解 ;
• コンピュータは、以下に対応する自然言語を出力します。自然言語の生成 。

NLP の難しさ

NLP の難しさは、曖昧さ、堅牢性、知識依存性、文脈理解などに焦点を当てています。

現在、NLP を実装するには、ルール統計的手法とディープラーニングの 3 つの手法があります。

NLPの主な用途

• テキスト読み上げテキスト読み上げ
• 音声合成音声合成
• 音声認識音声認識
• 中国語の単語の分割中国語の単語の分割
• 品詞タグ付け
• 構文解析解析
• 自然言語生成自然言語生成
• テキストの分類
• 質問応答システム質問応答
• 機械翻訳機械翻訳
• 自動要約
• テキストの含意
• 情報検索情報検索
• 情報抽出
• テキスト校正

NLP 開発の傾向

• 構文意味論に基づく従来のルールは疑問視されており、コーパス構築と言語学の台頭により、大規模な実際のテキスト処理が NLP の分野の主要な方向になりました。
• 統計数学手法が注目を集めており、言語知識を得るために NLP 分野で機械自動学習手法がますます使用されています。
• 浅い処理と深い処理に同じ注意を払い、統計とルール手法にも同じ注意を払ってハイブリッド システムを形成します。
• NLP では語彙の応用にますます注目が集まっており、「語彙主義」の傾向が強くなり、語彙の知識ベースの構築が一般的な関心事になっています。

関連ワード：NLG、NLU