マネー・イン・ザ・バンク・ラダー・マッチ.自然言語理解自然言語理解(しぜんげんごりかい、)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.スコープと文脈.例えば文章を論理式に変換することによって、意味を扱う方法がある。という文を論理式に表すとのような形になる。このような形の論理式に文を変換することによって、意味が扱えると考えられている。それゆえ、システムが目指す「理解」の幅と深さは、そのシステム(およびそれによって暗示される挑戦)の複雑さと対応できる応用の種類の両方を決定する。システムの「幅」は、それが持つ語彙と文法の大きさで示される。「深さ」は、その理解が流暢な母語話者のそれにどれだけ近いかで示される。最も浅く狭い英語風のコマンドインタプリタは要求される複雑さも小さいが、応用できる範囲も小さい。狭いが深いシステムは、理解の機構を探ってモデル化することを意図しているが、やはり応用範囲は限られている。単純なキーワードマッチングではない理解を行おうとするシステムは、例えばニュース記事の内容を理解してそれがユーザーに適しているかを判断するシステムなどで、かなりの複雑さを要求するが、まだ範囲は若干狭い。非常に広く非常に深いシステムが実現するのは、まだ先のことである。コンポーネントとアーキテクチャ.どのような技法であっても、多くの自然言語理解システムにはいくつかの共通のコンポーネントがある。自然言語理解システムは対象言語の語彙目録と構文解析器と文法規則を必要とし、それらを駆使して文章を内部表現に変換する。適切なオントロジーを備えた豊かな語彙目録を構築することは、多大な努力を要する。例えば、WordNetの語彙目録は多大な工数を必要とした。理解を誘導するには、「意味論」も必要とされる。言語理解システムの解釈能力は、それが使用する意味論に依存する。様々な意味論は、自然言語理解システムの基盤とする際にそれぞれ固有のトレードオフを持っている。その範囲は、やから語用論を使用した文脈からの意味の抽出まで幅広い。