自然言語処理のアルゴリズムとしてはどのようなものがありますか
コンピュータが人間が利用する自然な言語を理解・処理する技術が自然言語処理（NLP）です。以下に一般的なNLPアルゴリズムをいくつか紹介します。
- テキストを辞書の単語が集合として表し、各単語がテキスト内で何回登場するか、あるいはその重みを計算するもの
- 文書内での用語の重要度を測るTF-IDF（用語頻度×逆文書頻度）は、文章内の特定の単語の出現頻度と、コーパス全体におけるその単語の出現頻度の逆数を計算することで得られます。
- 単語を意味空間を捉えた低次元の連続ベクトル空間にマッピングする単語埋め込み
- 言語モデル：次の単語が出現する確率を予測するもので、音声認識や機械翻訳などのタスクに使用できます。
- 潜在的なテーマをテキストから発見するトピックモデリングの一般的な手法として、潜在ディリクレ配分（LDA）や潜在意味分析（LSA）が挙げられます。
- 固有表現抽出（Named Entity Recognition）：文章中に出てくる人名、地名、組織などの固有表現を特定するテクニック
- 文節の語間の依存関係とその文法的な役割を分析するために用いられる依存関係解析
- 感情分析（Sentiment Analysis）：テキスト内の感情の傾向を特定するもので、通常は肯定的、否定的、中立などに分類されます。
- 機械翻訳（マシン・トランスレーション）：ある言語のテキストを、別の言語のテキストに自動的に翻訳すること
- テキスト分類：テキストを異なるカテゴリやラベルに分類するタスクで、迷惑メールのフィルタリングやセンチメント分析などのタスクでよく用いられます。
これらのアルゴリズムはNLP分野の一部に過ぎず、自然言語の処理や解析に使用できる、他にも多くのアルゴリズムや手法があります。
