n-gram

文章を、連続するn個の文字や単語の組に区切ったもの。n＝1をユニグラム、2をバイグラム、3をトライグラムという。直前のn－1語から次の語の出現確率を推定する統計的な言語モデルや、辞書なしで作れる全文検索の索引（文字バイグラムなど）、文章の類似度の計算に使われる。

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。

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。

特定分野の専門家の知識をルールベースとして蓄積し、推論エンジンにより問題解決を支援するAIシステム。知識ベースとルールを用いて人間の専門的判断を模倣する。

コンピュータがデータから規則性やパターンを自動的に学習し、予測や分類を行う技術の総称。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つに大別される。AIの中核技術の一つ。

入力データと正解ラベルのペアを学習データとして与え、未知のデータに対する予測モデルを構築する機械学習手法。回帰（数値予測）と分類（カテゴリ予測）に大別される。

正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に発見する機械学習手法。クラスタリング（データの分類）や次元削減が代表的なタスク。顧客セグメンテーションなどに応用される。