意味解析

構文解析の結果をもとに、語や文の意味を解釈する自然言語処理の処理。複数の意味を持つ語がその文でどの意味で使われているかの判定（語義曖昧性の解消）や、誰が何をしたかという述語と項の関係（意味役割）の付与を行い、構文的に複数の解釈ができる文から妥当なものを選ぶ。プログラム言語の処理系では、型の整合性などを検査する段階を指す。

単語の並びが文法規則に合っているかを調べ、文の構造を木の形に組み立てる処理。自然言語処理では形態素解析の次の段階にあたり、コンパイラでは字句解析の次の段階として構文木を作る。

大量のテキストデータで学習された巨大なニューラルネットワークモデル。自然言語の理解と生成に優れ、文章作成、翻訳、質問応答など幅広いタスクに対応できる。LLMと略される。

原始プログラムと機械語の中間に位置する、処理系内部で使われる形式。Javaのバイトコードが代表例で、中間言語まで変換しておけば実行環境ごとの差を吸収でき、同じプログラムを複数の環境で動かせる。

原始プログラム（ソースプログラム）をコンパイルして生成される機械語のプログラム。オブジェクトプログラムともいう。単独では実行できず、リンカが複数の目的プログラムやライブラリを結合して実行可能形式にする。

文章を意味を持つ最小単位（形態素）に分割し、それぞれに品詞などの情報を付ける処理。分かち書きをしない日本語では自然言語処理の第一段階として不可欠で、検索エンジンの索引作成にも使われる。

文字列や単語列を連続するn個ずつに区切って取り出したもの。2文字ずつならバイグラムという。辞書がなくても機械的に索引を作れるため全文検索に使われ、統計的な言語モデルの基礎にもなる。