自然言語処理自然言語処理
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。