テキストツーテキストとは何ですか?
* 翻訳: テキストをある言語から別の言語に翻訳します。
* 要約: 長いテキストを要点を保ちながら短いバージョンに短縮します。
* 質問への回答: 指定されたテキストに基づいて質問に対するテキスト応答を生成します。
* テキスト分類: テキストを特定のカテゴリまたはカテゴリのセットに割り当てる。
* 言い換え: 意味を保ったままテキストを書き直すこと。
自然言語の複雑さと曖昧さのため、テキストからテキストへのタスクは困難です。ただし、NLP の進歩により、テキスト間モデルのパフォーマンスが大幅に向上しました。
テキストからテキストへのタスクに使用されるテクニックには、次のようなものがあります。
* 機械翻訳: 機械翻訳モデルは、統計的手法と機械学習を組み合わせて使用し、テキストをある言語から別の言語に翻訳します。
* 抽象的な要約: 抽象的な要約モデルは、入力テキストから単に文を抽出するのではなく、入力テキストの要点を捉えた新しいテキスト要約を生成します。
* 質問への回答: 質問応答モデルは、情報検索と自然言語理解技術を組み合わせて使用し、質問に対するテキスト応答を生成します。
* テキスト分類: テキスト分類モデルは、統計的手法と機械学習を組み合わせて使用し、テキストを特定のカテゴリまたは一連のカテゴリに割り当てます。
* 言い換え: 言い換えモデルは、自然言語理解と言語生成技術を組み合わせて使用し、意味を維持しながらテキストを書き換えます。
テキストからテキストへのタスクは、機械翻訳、要約、質問応答、テキスト分類などの幅広いアプリケーションでますます重要になっています。 NLP テクノロジーが進化し続けるにつれて、テキスト間モデルのパフォーマンスがさらに向上することが期待できます。