形態素解析 とは？

文章を意味のある最小のパーツに分解する処理だよ。たとえば「東京スカイツリーに行った」なら「東京スカイツリー／に／行っ／た」のように分割して、それぞれに名詞や助詞などの品詞情報をつけるんだ

英語は単語がスペースで区切られているから分割自体は簡単なんだ。でも日本語は「すもももももももものうち」みたいにスペースがないから、どこで区切るかが難問。だから日本語NLPでは形態素解析が特に重要なんだよ

辞書と統計モデルの組み合わせだよ。MeCabなら辞書に登録された単語とその接続コストを使って、もっとも自然な分割パターンを計算する。新語や固有名詞に弱い場合はユーザー辞書を追加して対応できるんだ

めちゃくちゃ使われているよ。検索エンジンは文書をインデックスに登録するとき形態素解析で単語に分割する。チャットボットや感情分析などのAIも、まず形態素解析でテキストを分割してからモデルに入力するのが定番の流れだね。最近のLLMではサブワードトークナイザーが主流だけど、日本語特有の処理には今でも形態素解析が活躍しているよ