検索この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。processing、略称:NLP)は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。linguistics)との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い[1]。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な(コンピュータが理解しやすい)表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられる。自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。自然言語理解と、自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解析手法(統計や確率など)が広められた為、パーサ(統語解析器)などが一段と精度や速度が上がり、その意味合いは違ってきている。自然言語の意味論的側面を全く無視して達成できることは非常に限られている。Syntaxなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。外部リンク基礎技術[編集]自然言語処理の基礎技術にはさまざまなものがある。自然言語処理はその性格上、扱う言語によって大きく処理の異なる部分がある。その限界[編集]人間とコンピュータの間のインタラクションのインタフェース(ヒューマンマシンインタフェース)として、自然言語がもし使えたら非常に魅力的である、といったこともあり、コンピュータの登場初期(1960年頃)には自然言語処理にある種の過剰な期待もあった。SHRDLUなどの初期のシステムが、世界を限定することで非常にうまくいったことにより、すぐに行き過ぎた楽観主義に陥ったが、現実を相手にする曖昧さや複雑さがわかると、楽観的な見方や過剰な期待は基本的には無くなったが、何が簡単で何が難しいのか、といったようなことはなかなか共有されなかった。21世紀に入ってしばらく後に「音声認識による便利なシステム」がいくつか実用化・実運用され多くの人が利用したことで、何が簡単で、どういう事に使うのは難しいのかが理解されるようになりつつある模様である。自然言語理解は、AI完全問題と言われることがある。自然言語理解には世界全体についての知識とそれを操作する能力が必要と思われるためである。understanding」の定義は、自然言語処理の大きな課題のひとつでもある。具体的な課題[編集]自然言語処理(理解)における課題をいくつかの例を用いて示す。hungry.(猿が腹を空かせていたので、バナナを与えた。over-ripe.(バナナは熟れ過ぎていたので、猿に与えた。)は、品詞としては全く同じ順序の並びである。指すものは異なっていて、前者では猿、後者ではバナナとなっている。この例文の場合、theyの指す内容は英語の文型の性質によって決定することができる。monkeys」と決まる。bananas」となる。これらの文章を区別し正しく理解するためには、意味、すなわち、猿の性質(猿は動物で空腹になる)とバナナの性質(バナナは果物で成熟する)といったことを知っていて解釈できなければならない。単語の文字列を解釈する方法は様々である。arrow.(光陰矢の如し)という文字列は以下のように様々に解釈できる。典型的には、比喩として、「時間が矢のように素早く過ぎる」と解釈する。