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自然言語処理タスク - CSV

自然言語処理（NLP）タスクは、人間の言語をコンピュータで理解・生成するための技術的課題群です。テキスト分類、情報抽出、構造解析、テキスト変換、質問応答、意味解析など、多様なタスクが存在し、チャットボット、検索エンジン、翻訳システム、音声アシスタントなど幅広い応用に活用されています。近年の大規模言語モデル（LLM）の発展により、これらのタスクは飛躍的な精度向上を遂げています。

自然言語処理 NLP AI 機械学習ディープラーニングテキスト処理 LLM

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01,sentiment-analysis,感情分析,テキストの感情的トーン（ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル）を判定するタスクです。,テキスト分類
02,machine-translation,機械翻訳,ある言語のテキストを別の言語に自動変換するタスクです。,テキスト変換
03,text-summarization,自動要約,長いテキストから重要な情報を抽出し、簡潔な要約を生成するタスクです。,テキスト変換
04,named-entity-recognition,固有表現抽出,テキストから人名、地名、組織名、日付などの固有名詞を識別・分類するタスクです。,情報抽出
05,text-classification,テキスト分類,テキストを事前定義されたカテゴリに分類するタスクです。,テキスト分類
06,question-answering,質問応答,自然言語の質問に対して適切な回答を生成するタスクです。,質問応答・対話
07,part-of-speech-tagging,品詞タグ付け,テキスト内の各単語に品詞を割り当てるタスクです。,構造解析
08,dependency-parsing,依存構文解析,文の文法構造を解析し、単語間の依存関係を特定するタスクです。,構造解析
09,natural-language-generation,自然言語生成,構造化データや意図から自然なテキストを生成するタスクです。,テキスト生成
10,speech-recognition,音声認識,音声データをテキストに変換するタスクです。,音声処理
11,coreference-resolution,共参照解析,テキスト内で同じエンティティを指す表現を特定するタスクです。,意味解析
12,topic-modeling,トピックモデリング,文書集合から抽象的なトピックやテーマを発見するタスクです。,テキスト分類