【G検定】質問応答とは？抽出型と生成型の違い・SQuAD・ワトソンをわかりやすく解説
2026年5月23日
「日本で一番高い山は?」と聞けば「富士山です」と答えが返ってくる——このように、人の質問に対して答えそのものを返す技術が質問応答です。クイズ番組で人間王者を破ったIBMワトソンから、BERTやGPT系の大規模言語モデルまで、自然言語処理の代表的な応用タスクとして発展してきました。
【G検定】構文解析とは？句構造文法・依存文法と係り受け解析の違いをわかりやすく解説
2026年5月23日
「私は父と映画を観ました」——この文には「父と一緒に観た」「父を題材にした映画を観た」という2通りの読み方があります。文の構造を機械に解き明かさせ、こうした関係性を明らかにするのが構文解析です。形態素解析の次に来る、自然言語処理の重要ステップです。
【G検定】形態素解析とは？日本語を単語に分ける自然言語処理の第一歩をわかりやすく解説
2026年5月23日
「私は台所で料理します」という文をコンピュータに理解させるには、まず文を単語に切り分ける必要があります。この最初の関門を担うのが形態素解析です。特に単語の区切りが見えない日本語では、自然言語処理のすべての土台になる重要技術です。
【G検定】機械翻訳とは？ルールベースから統計的・ニューラルへの進化を解説
2026年5月23日
Google翻訳やDeepLで外国語の文章が一瞬で日本語になる——いまや当たり前のこの技術は、「規則」「統計」「ニューラルネットワーク」と手法を乗り換えながら進化してきました。本記事では、機械翻訳の3世代の発展史と、現在の主流であるニューラル機械翻訳(NMT)の仕組みをやさしく解説します。
【G検定】感情分析とは？テキストからポジネガを判定する技術をわかりやすく解説
2026年5月23日
レビューサイトの星の数を読まなくても、文章そのものから「ほめているのか、怒っているのか」を機械が判定できたら——それを実現するのが感情分析です。本記事では、辞書を使うルールベースと機械学習ベースという2大アプローチ、そして日本語ならではの難しさをやさしく解説します。