形態素解析
品詞推定においても、ある判定箇所について、その単語と周りの単語から SVM などにより判定する。
点予測は、辞書を使って単語ラティスを生成する必要がないというメリットがある。このため、入力文中の単語が辞書に無い場合 (未知語を含む場合) でも、周りの文字列を使って単語らしい部分を識別可能な場合があり、辞書が貧弱でも比較的高い精度で解析できる。さらに、ラティスの生成には原理的に文の長さをnとしてO(n)の時間を要するが、点予測では各文字間について判定するだけのためO(n)の時間で済む。
いずれの手法でも、ある特定の言語の全世界における全文章データを元にモデルを作成することは事実上不可能であるし、さらに、そもそも文章化されたデータからモデルを学習したとしても、それが元となる文章の解析には最適であるものの、それ以外の(たとえばモデルから見ればまったく手付かずで未知の、今から解析しようとする)文章には適しているかどうかは保証が無い事などから次の節で述べるような問題も発生する。