自然言語理解
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、素朴意味論(英語版)や確率的意味解析(英語版)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。
自然言語理解の高度なアプリケーションはまた、そのフレームワーク内に論理推論を取り入れようとする。それは一般に、抽出した意味を一階述語論理の論理式群にマッピングし、それらから演繹によって結論を導出する。そのためLISPなどの関数型言語をベースとしたシステムは論理式を表現するためのサブシステムを必要とするが、Prologなどの論理言語を使ったシステムは内包する論理表現フレームワークを拡張することに依存している。
自然言語理解における文脈の管理は、特に難しい。多種多様な例と反例は、結果として固有の長所と短所を持つ文脈の形式的モデリングを複数生じた。
株式会社 言語理解研究所, Institute of Language Understanding Inc.
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