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自然言語処理の求人・案件の傾向について

自然言語とは、人が日常的に用いる日本語や英語のことを指します。その自然言語をコンピュータに処理させる技術を自然言語処理といいます。データベース内に蓄積された文脈や言語の意味を分析することで、固有表現抽出や形態素解析による音声認識などの対話処理において活用されています。
同時に、テキストマイニング・情報検索・抽出・対話機能・校正などの応用技術に対する研究も進み、企業の実用化に繋がりつつあります。
今後さらに正確な解析処理への期待が高まっており、大規模データの開発やクラウドソーシングの分野においても自然言語処理を用いた求人・案件の増加が見込まれます。

自然言語処理について

膨大な情報を取得し、網羅的な情報抽出が魅力とされる「自然言語処理」は、企業に欠かせない技術です。
しかし、複数の意味をもつ単語や曖昧な表現により、完全一致の文脈判断が課題とされています。
近年は、ビッグデータの開発やソーシャルメディア開発の求人・案件において、自然言語処理のスキルをもつ人材が求められています。

自然言語処理の流れは以下のとおりです。
1:形態素解析
【分かち書き処理】
一列に並ぶ文字列をひとつの単語ごとに区分けする。
【品詞付け処理】
名詞・形容詞・助詞などの品詞を区分する。さらに、一般名詞もしくは固有名詞かも詳細に区分する。

2:構文解析
【文節統合】
形態素の文字列を文節に統合する。
【係り受け解析】
形容詞や名詞がもつ文法法則に沿って、単語の位置関係を定める。

3:意味解析
【係り受け解析】
場所・道具・動作など文節ごとの意味を明確にし、より正確な解析を行う。

4:文脈解析
【代名詞処理】
代名詞が示す先の単語を特定する。
【ゼロ代名詞処理】
文字列内で省略され隠れていた単語を判断する。
【文節構造の特定処理】
文節ごとの関係性を明らかにする。

自然言語処理の研究開発における求人・案件に直接携わったことがないプログラマでも、機械学習や統計学などの技術に精通していれば活躍が可能です。
リアルタイムと正確性が重視されるWeb社会において、ますます必要とされるスキルだと言えます。


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