27. 自然言語処理

形態素解析は、文を最小単位に分解し、品詞などを特定する自然言語処理の基礎タスクです。

感情分析は、テキストからポジティブ／ネガティブなどの感情を分類するタスクです。

ワンホットベクトルは、各単語を1つの次元で表すシンプルな特徴表現方法です。

TF-IDFは、単語の出現頻度と文書頻度を用いて重要度を計算する特徴量表現です。

BoW（Bag-of-Words）は、単語の出現頻度のみを考慮するシンプルな手法です。

CBOW（Continuous Bag-of-Words）は、文脈から中心の単語を予測する手法です。

Skip-gramは、中心の単語から周囲の単語を予測するword2vecの手法です。

ELMoは文脈に応じて動的に単語表現を生成する分散表現モデルです。

Seq2Seqは、機械翻訳などに用いられる、系列から系列を出力するモデルです。

GLUEは、自然言語理解モデルの性能を評価するためのベンチマークタスクセットです。