自然言語処理ことはじめ 言葉を覚え会話のできるコンピュータ

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投稿者：森北出版　-　この投稿者のレビュー一覧を見る

人間が日常的に使っている言語をコンピュータに理解、処理させるという「自然言語処理」の基本的事項について解説した入門テキスト。

■目次
第1章　言葉をコンピュータで扱う方法
1.1　どうしてコンピュータで言葉を扱うのは難しいのか？
1.1.1　知識が足りない
1.1.2　積み木の世界での対話：SHRDLU
1.1.3　雑談を行うシステム：ELIZA
1.2　コンピュータが言葉を理解する基本的技術の概要
1.2.1　単語を切り出す方法
1.2.2　文の構造を知る方法
1.2.3　文の意味を知る方法

第2章　コンピュータが言葉を覚える方法
2.1　なぜコンピュータが言葉を覚えなくてはいけないのか？
2.2　赤ちゃんはどうやっているのか？
2.3　コンピュータで実現するにはどうしたらよいのか？
2.3.1　研究の目的
2.3.2　基本的考え方
2.3.3　処理過程および応用
2.4　コンピュータはどこまで実現できてどこからができないのか？

第3章　コンピュータで文章から単語を取り出す方法
3.1　形態素解析の概要
3.2　経験的に切り出す
3.2.1　ヒューリスティクスとは
3.2.2　最長一致法
3.2.3　分割数最小法
3.2.4　手法の比較
3.3　統計的に切り出す
3.3.1　接続コスト最小法
3.3.2　統計的言語モデルを用いた手法
3.4　学習して切り出す

第4章　コンピュータが読みを漢字に変換する方法
4.1　コンピュータに日本語を入力する方法
4.2　かな漢字変換の入力方法
4.3　かな漢字変換の問題点
4.4　経験的に変換する
4.4.1　二文節最長一致法
4.4.2　文節数最小法
4.5　統計的に変換する
4.6　読みが同じで意味が異なる語の変換
4.7　例より変換規則を獲得して変換する方法
4.7.1　概要
4.7.2　処理過程
4.7.3　性能評価実験

第5章　コンピュータで文の構造を解析する方法
5.1　文脈自由文法
5.2　トップダウン法とボトムアップ法
5.2.1　トップダウン法
5.2.2　ボトムアップ法
5.2.3　トップダウン法とボトムアップ法の融合法
5.3　まとめ

第6章　コンピュータで文の意味を理解する方法
6.1　なぜ意味解析は必要か？
6.2　コンピュータにとっての意味とは何か？
6.2.1　論理形式
6.2.2　意味ネットワーク
6.2.3　三つ組(triple)
6.2.4　フレーム形式
6.2.5　格フレーム
6.3　格フレームを用いた意味解析の方法

第7章　コンピュータで翻訳する方法
7.1　コンピュータで翻訳する三つの方法
7.1.1　単語を訳して訳語をならび替える方法
7.1.2　構文解析した結果を変換する方法
7.1.3　共通の意味表現に変換してから翻訳する方法
7.2　翻訳例をまねる方法
7.3　例から獲得した規則を用いて翻訳する方法

第8章　コンピュータが対話できるようになる仕組み
8.1　なぜコンピュータと対話ができないのか？
8.2　対話処理システム
8.3　GAを用いた帰納的学習による音声対話処理手法
8.3.1　概要
8.3.2　処理過程
8.3.3　学習
8.3.4　フィードバック部
8.3.5　応答文生成部
8.3.6　ELIZA型応答生成部
8.3.7　評価実験

第9章　コンピュータはどこまで赤ちゃんに近づけたのか？
9.1　はじめに
9.2　帰納的学習を用いた自然言語処理の有効性について
9.2.1　評価方法について
9.2.2　学習で獲得される素性について
9.2.3　精度について
9.2.4　意味の理解について
9.2.5　GA導入の意味について
9.2.6　ヒューリスティクスの導入について
9.2.7　言語獲得能力の位置付け
9.2.8　コンピュータ上での実装について
9.2.9　他研究との比較
9.2.10　まとめと今後の課題
9.3　今後進むべき道

付録
演習問題解答
あとがき
参考文献
図表出典
索引