NLPのテキストマッチングタスク

NLPのテキストマッチングタスクとは、2つまたは複数のテキストを比較照合するタスクのことである。このタスクは、QAシステム、dialogシステム、情報検索、機械翻訳などの自然言語処理アプリケーションにおいて非常に重要です。

テキストマッチングのタスクでは、2 つのテキストの類似度や適合度を判断することが一般的です。一般的なテキストマッチングのタスクには次が含まれます。

1. セマンティック類似度の計算：2 つのテキスト間のセマンティック類似度を測定し、よくある質問システムで質問の類似度の判断に使用されます。
2. 文章類似度判定: 二つの文章が類似しているか同等かどうかを判断するもので、自動要約や情報検索などのタスクでよく使われます。
3. 意味役割のタグ付け：文中の動詞と名詞のマッチング、問答システムで質問と答えのマッチングに多く使われます。
4. 意味解釈推論: ある文章から別の文章が推論できるかどうかを判断する。自然言語推論タスクで一般的に用いられる。

テキストマッチングを行う際、一般的な手法として、統計ベース（例：Bag-of-Words、TF-IDF）、ニューラルネットワークベース（例：RNN、アテンション、BERT）、グラフベース（例：Graph Convolutional Network）などが用いられる。これらはテキストの表現学習を行い、テキスト間の類似性やマッチングスコアを計算する。