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Nグラムは、言語モデリング、テキスト予測、情報検索のための自然言語処理(NLP)で使用される、与えられたテキストからの連続した単語のグループ化である。
Nグラムの種類
Nグラムは含まれる単語の数によって分類される:
1.ユニグラム (N=1)
- 連続する単一単語。
- 例「SEOは重要である 」 → [SEO]、[である]、[重要である]
- 使用例:キーワード分析、感情分類。
2.ビッグラム (N=2)
- 2単語の並び。
- 例「SEOは重要である」 → [SEOは]、[重要である]
- 使用例:検索クエリの最適化、フレーズ予測。
3.トライグラム (N=3)
- 3単語の並び。
- 例「SEOは重要だ」 → [SEOは重要だ]
- 使用例:テキスト生成、言語モデリング。
4.高次Nグラム (N>3)
- 長いフレーズ構成。
- 例「2024年のSEOベストプラクティス」 → [2024年のSEOベストプラクティス], [2024年のSEOプラクティス]
- 使用例深い言語モデリング、AIによるテキスト生成。
NLPにおけるNグラムの用途
検索エンジン最適化(SEO)
- ロングテールのクエリをインデックスされたコンテンツにマッチさせることで、検索の関連性を高めます。
✅ テキスト予測&自動提案
- Googleオートコンプリート、AIチャットボット、検索エンジンの予測入力を強化。
センチメント分析とスパム検出
- 肯定的/否定的なレビューやスパムコンテンツの頻繁なパターンを検出します。
✅ 機械翻訳
- Google翻訳とAIによるローカリゼーションツールを強化。
音声認識 ✅ 音声認識
- 一般的な単語の並びを認識することで、