機械学習において、テキストコーパスの意味解析とは、大量の文書から概念を近似する構造を構築する作業である。一般的に、文書の事前の意味理解は必要としない。
意味解析戦略には以下が含まれます。
確率的意味解析
確率的意味解析は、コンピュータ科学において自然言語理解の意味論的要素として用いられる手法である。
確率モデルは一般的に、単語のセグメントを意味モデルの基本的な意味単位として定義し、場合によっては2層構造のアプローチを採用する。[ 3 ]
応用例は多岐にわたります。機械翻訳では、異なる言語間の自然な会話の翻訳に適用されています。[ 4 ]音声言語理解の分野では、話し言葉の文は言語の文法に従わず、自己修正、繰り返し、その他の不規則性を含むことが多いという事実から、音声言語の自発的な性質によるノイズに対処する堅牢性を実現する自然な方法として、確率的意味論の使用が提案されています。[ 5 ]
参考文献
- ↑ Nitin Indurkhya; Fred J. Damerau (2010年2月22日). Handbook of Natural Language Processing . CRC Press. ISBN 978-1-4200-8593-8。
- ↑マイケル・シュプランガー（2016年6月15日）。『空間言語の進化』。言語科学出版。ISBN 978-3-946234-14-2。
- ↑ F. Pla 他著『二段階確率モデルを用いた言語理解』 （2001年、Springer Lecture Notes in Computer Science、 ISBN） 978-3-540-42557-1
- ↑ W. Minkera、M. Gavaldàb、A. Waibel「機械翻訳のための確率的意味解析」 Computer Speech & Language 第13巻、第2号、1999年4月、177-194ページ
- ↑ R. De Mori 他、「音声言語理解」、IEEE Signal Processing Magazine、2008年5月、第25巻、第3号、50～58ページ、ISSN 1053-5888
