N-gramとは
N-gram（エヌグラム）とは、自然言語処理においてテキストデータを扱う際に用いられる基礎的な技術です。
テキストデータから連続するn個の文字や単語の列を抽出し、その出現頻度や統計的な情報を分析することで、テキストの特徴を捉えたり、言語モデルを構築したりするために利用されます。
N-gramの基本的な概念
N-gramは、テキストデータを固定長の連続する部分文字列に分割する手法です。このとき、分割する部分文字列の長さを「n」で表します。
- n=1の場合：unigram（ユニグラム）
- n=2の場合：bigram（バイグラム）
- n=3の場合：trigram（トライグラム）
例えば、「私は猫が好きです」という文章を文字単位のN-gramに分割すると、以下のようになります。
- unigram：私、は、猫、が、好、き、で、す
- bigram：私は、は猫、猫が、が好き、きです
- trigram：私は猫、猫が好き、好きです
また、単語単位で分割する場合は以下のようになります。
- unigram：私、は、猫、が、好き、です
- bigram：私はは、は猫が、猫が好き、が好きです
- trigram：私は猫が好き、猫が好きです
N-gramの活用例
N-gramは、自然言語処理の様々なタスクで活用されています。
- 言語モデル: N-gramの出現頻度を用いて、文章の生成や予測を行う言語モデルを構築できます。
- テキスト分類: テキストをN-gramに分割し、その出現パターンを特徴量として用いることで、テキストを特定のカテゴリに分類できます。
- 情報検索: 検索クエリと文書をN-gramに分割し、その一致度を計算することで、関連性の高い文書を検索できます。
- スペルチェック: N-gramを用いて、単語のスペルミスを検出し、修正候補を提示できます。
- テキスト生成: n-gramの出現確率に基づいて、自然な文章を生成できます。
N-gramのメリットとデメリット
N-gramは、比較的単純な手法でありながら、様々なタスクに応用できる点がメリットです。また、言語の種類に依存せず、多言語に対応しやすいという特徴もあります。
一方、N-gramは、文脈を考慮しないため、長距離の依存関係や複雑な意味を捉えることが難しいというデメリットがあります。また、nの値が大きくなると、計算量が増大するという課題もあります。
N-gramは、自然言語処理における基礎的な技術であり、様々なタスクに応用されています。近年では、ディープラーニングを用いたより高度な手法が主流となっていますが、N-gramは依然として重要な技術として活用されています。
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