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自然言語処理タスク - TSV

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