自然言語理解 - Wikipedia
自然言語理解（しぜんげんごりかい、英: Natural language understanding, NLU）は人工知能の自然言語処理の一分野であり、コンピュータに自然言語を理解（読解）または意図を抽出させるという試みである。 ニュース収集、テキスト分類、音声アクティベーション、アーカイブなどの大規模コンテンツ解析といった様々な応用があるため、商業化の面でも関心が強い分野である。 歴史[編集] 世界初の自然言語理解の試みとしては、1964年、MITのダニエル・ボブロウ（英語版）が博士課程の研究の一環として開発したプログラムSTUDENT（英語版）がある[1][2][3][4][5]。ジョン・マッカーシーが人工知能 (artificial intelligence) という呼称を生み出したのは、ボブロウが博士論文 Natural Language Input for a Computer
計算言語学 - Wikipedia
計算言語学（けいさんげんごがく、英: computational linguistics）または計算論的言語学とは、形式性を重視する言語学の一分野である[1]。自然言語処理と共に「理科系言語学」と称される[2]。 類似名称の言語学分野に計量言語学があるが、計量言語学は統計的な手法により自然言語を研究する分野であり計算言語学の関連分野ないし下位分野である。 概要[編集] 計算言語学の定義[編集] 本稿冒頭で述べたように計算言語学は形式性を重視する言語学の一分野であるが、計算言語学と隣接分野、特に自然言語処理、の境界線は曖昧である。計算言語学と自然言語処理の差異については、専門家から次のような指摘がなされている。 言語に関する情報科学的な研究の目的は,人間の言語処理過程の科学的な究明や,ワープロや機械翻訳などの工学的な応用を含み,きわめて多岐にわたる。 …中略…「自然言語処理」はどちらかという
知識表現 - Wikipedia
知識表現（ちしきひょうげん）、KR（Knowledge Representation）は、推論を導けるような知識の表現、およびその方法を開発する人工知能研究の領域である。 思考を形式的に分析し、議論領域を記述する。一般に、議論領域の記述から推論するための形式意味論を与え、解釈可能な意味を各文が生じるように演算子を与える。それによって自動推論が可能となる。 知識表現は、表現力が高いほど、事柄が簡潔に記述されるが、一貫性が保障されず、自動推論が困難となる。例として、命題論理は自己認識的時相論理よりも表現力が低い。用途・必要性・資源との適合性がKR推論システムの開発において大切となる。 200x年代にXMLの応用として宣伝されたためにブームとなった知識表現の利用に、セマンティック・ウェブがある。知識表現としての新規性は表層の記法にXMLを利用するという点で、グラフである知識を、本質的に木であるX
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