音声入出力などは音声学などの言語学的要素を含む。しかし現在のところ、日本語処理はテキストデータによる入出力が中心となっているため、やや関連は薄い。いわゆる学校文法とも(特に動詞の活用などについては)距離がある。学校文法は国学(本居春庭など)の影響もあって五十音図を基盤にしており、同時に橋本進吉は活用表を学生自身の「気づき」を促すための素材として捉えていたため、機械学習などを行わなければ、コンピュータの動作にたいして正確に反映させることは難しい。そこで、日本語処理における日本語文法は、「音素」「指標音」「形態素」「活用語尾」といった独自の用語が使われており、学校文法とはかなり異質なものになっている。したがって、日本語処理ではひらがなをローマ字に変換してから形態素解析を行い、その結果をひらがなに戻すと簡単になるのだが、和欧混植(一つのテキストに和文と欧文が混在するもの)などへの対応が複雑になる。そのため音素ベースの文法記述を五十音図ベースの記述に変更すると、およそ四倍程度に膨らむ。技法.日本語処理に関しては、「長尾の法則」他いくつか知られているが、根幹的・基幹的なものとして数学基礎論の島内剛一による「島内式ローマ字かな変換」がある。すなわち、課題.マッチングパターンの記述はファイル上一行で書くことができる。その点についてはPrologに近い。ただし小規模のプログラムにおいては問題がないが、実行順序が指定されておらず、出力結果であるネットワーク構造が正しく半順序構造になっているかについての検証をどう行うかという課題がある。反面、文法記述には実行順序に対する規制がないため、複数のファイルを実行時に(動的に)切り替えることができる。このとき、「巡回参照があるかどうか」を動的にチェックする(この場所が以前通ったところであるかをチェックする)か静的にチェックする(あらかじめ、文法定義においてヌルストリングとマッチした場合に巡回参照がないかどうかをチェックする)かによって実行効率が変わってくるため、実装上の判断が必要になる。カール・モル略歴.作陽学園高校方谷学舎高校方谷學舎高校経歴.ACミランのユース出身。一清会川村禎彦来歴.安曇野花火概要.