自動要約
文章を入力すると、指定された文章数に従って要約します。
使い方
-
STEP1
要約したい文章を入力
-
STEP2
使用するアルゴリズムと言語、要約後の文章数を選択
入力例
入力(wikipediaから引用)
自然言語処理は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。
「計算言語学」との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い。
データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な表現に変換するといった処理が含まれる。
応用例としては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられる。
自然言語の理解をコンピュータにさせることは、自然言語理解とされている。
自然言語理解と、自然言語処理の差は、意味を扱うか、扱わないかという説もあったが、最近は数理的な言語解析手法が広められた為、パーサなどが一段と精度や速度が上がり、その意味合いは違ってきている。
もともと自然言語の意味論的側面を全く無視して達成できることは非常に限られている。
このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解析、意味解析などをSyntaxなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。
結果
自然言語処理は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な表現に変換するといった処理が含まれる。このため、自然言語処理には形態素解析と構文解析、文脈解析、意味解析などをsyntaxなど表層的な観点から解析をする学問であるが、自然言語理解は、意味をどのように理解するかという個々人の理解と推論部分が主な研究の課題になってきており、両者の境界は意思や意図が含まれるかどうかになってきている。
解説
文章要約には大きく分けて「抽象型」と「抽出型」の2つがあり、本システムでは抽出型の文章要約アルゴリズムを用いて要約文を作成しています。deepblueでは自然言語処理を活用し、社内システムの作成や業務効率化に取り組んだ実績があります。