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コーパス

コーパス

コーパスとは、AIが自然言語を扱う際に使う文章を構造化し、データベース化したものです。
AIはこのコーパスを参考にしながら文章を読んでいくことで、頻出する単語同士の関係性や、よく使われる会話のパターンを学んでいきます。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 機械翻訳研究当初、生成される訳は間違いを多く含み、現実世界での使用に耐えうるものではなかった。翻訳に登録されたルールでは対応不可能な文章にも適用可能な手法として、1990年代以降、大量の対訳データ「コーパス」を統計モデルで学習させ、ルールの重要度を推定する(ア)と呼ばれる手法が用いられた。
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    ルールベース機械翻訳はルールを手動で追加するのに手間がかかり、また大量のルール同士が複雑に影響しあうことで精度の低下が発生する等の理由により現在ではほとんど用いられていません。文章をいくつかに区切り、前後の単語の結びつきから統計的にもっとも確からしい対訳をあて、文法的に正しい順序に並べ替えて翻訳文を完成させることを統計的機械翻訳といいます。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第3章 3-1 P100-101) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P77)

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