形態素解析

自然言語処理における形態素解析は、特定の単語を構成する形態素を決定するプロセスです。綴り規則と形態素規則を区別できなければなりません。たとえば、「foxes」という単語は、「fox」（語幹）と「es」（複数形を示す接尾辞）に分解できます。

形態素解析の一般的なアプローチは、単語を入力してその語幹と修飾語を出力する有限状態トランスデューサ(FST)を使用することです。FST は、修飾語のマークアップを含む辞書などの単語ソースをアルゴリズム的に解析して最初に作成されます。

もう 1 つのアプローチは、構築された基数ツリーを使用するインデックス検索メソッドを使用することです。これは、形態論的に複雑な言語では機能しないため、あまり頻繁に使用される方法ではありません。

自然言語処理におけるニューラルネットワークの進歩により、特に利用可能なトレーニングデータが大量にある言語では、形態素解析にFSTを使用することは一般的ではなくなりました。そのような言語では、形態素パーサーを明示的に使用せずに文字レベルの言語モデルを構築することが可能です。 ^[1]

綴り規則は、単語を語幹と修飾語に分解するときに使用される一般的な規則です。たとえば、英語の単数形の単語が -y で終わる場合、複数形になると -ies で終わります。これを、これらの一般的な規則の特殊なケースを含む形態論的規則と比較してください。これらの両方の種類の規則は、形態論的解析を行うことができるシステムを構築するために使用されます。

形態論的規則は、単語を語幹と修飾語に分解するときに使用される綴り規則の例外です。たとえば、英語では通常、単語を複数形にするときに接尾辞として「s」を追加しますが、「fish」という単語は複数形になっても変化しません。これを、一般的な規則を含む綴り規則と比較してください。これらの両方の種類の規則は、形態論的解析を行うことができるシステムを構築するために使用されます。

自然な形態素処理のさまざまなモデルが提案されている。いくつかの実験的研究によると、単一言語話者は聞いた単語を全体として処理するのに対し、後期バイリンガル話者は単語を対応する形態素に分解する。これは、彼らの語彙表現がそれほど具体的ではなく、第二言語での語彙処理は母国語の処理よりも頻度が低いためである。^[2]

形態素処理の応用としては、機械翻訳、スペルチェッカー、情報検索などがあります。