キーワードの意味
自然言語処理は、文章や会話をコンピューターで扱うための考え方と技術の総称です。AIでは、トークン化、埋め込み、文脈の理解、生成などを組み合わせて、検索・要約・翻訳・対話を実現します。
たとえば、こんな場面で
問い合わせ文を分類して担当部署へ振り分けたり、長い社内文書から要点を抜き出したりする場面で使われます。
このキーワードが登場する用語
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TERMAI（人工知能）認識・予測・生成など、人の知的な働きをコンピューターで実現する技術。TERMLLM（大規模言語モデル）大量の言語データなどで学習し、文章の生成や要約を行うモデル。TERMトークンモデルが文章を処理するときに使う、文字や単語の一部などの単位。TERM埋め込み文章などの特徴を、複数の数値からなるベクトルで表すこと。TERMセマンティック検索キーワードの一致だけでなく、意味の近さを利用する検索。TERMRAG（検索拡張生成）外部の資料を検索し、見つけた情報を材料に回答を生成する仕組み。TERMシステムプロンプトAIの役割や応答方針などを設定する、システム側の基本指示。TERMFew-shot少数の例を入力に含め、期待する回答のパターンを伝える方法。TERMプロンプトエンジニアリング目的に合う出力を得るため、AIへの指示や例を設計し、試して改善すること。TERM基盤モデル大量で多様なデータを事前学習し、複数の用途へ適応できる土台となるモデル。TERMSLM大規模言語モデルより小さく、端末や限られた計算資源でも動かしやすい言語モデル。TERMVLM画像や映像と自然言語を同じ処理で扱い、視覚内容について理解・生成するモデル。TERM推論モデル複数段階の検討や検証を行い、難しい問題を解くことに重点を置いて調整されたモデル。TERMエンコーダー入力を別の表現へ変換し、後段の予測や生成が利用できる情報にまとめる構成要素。TERMデコーダー入力表現や過去の出力を条件に、目的の系列やデータを生成する構成要素。TERMゼロショットタスクの具体例をプロンプトに示さず、指示だけでモデルに処理させる方法。TERMChain-of-Thought問題を段階的に考えるよう促し、中間的な推論手順を利用して回答精度を高める手法。TERM構造化出力JSONや表など、決められたスキーマに沿う形でモデルの出力を制約する方法。TERMプロンプトテンプレート変数や出力条件を埋め込んで、同じ形式のプロンプトを再利用できるひな形。TERMネガティブプロンプト生成してほしくない要素や避けたい特徴を明示する指示。TERMナレッジベース組織やシステムが参照する知識を、検索・更新・管理しやすい形で蓄積した基盤。TERMグラウンディングモデルの出力を、検索結果やデータなど確認可能な外部情報に結び付けること。TERMドキュメント解析PDFや表、画像などの文書から、本文・構造・図表・メタデータを取り出す処理。