自然言語処理の応用タスク：翻訳・要約・検索・質問応答

言語モデルを土台にした、身近な言語の仕事を学びます。基礎層では、機械翻訳・感情分析・情報検索・質問応答・文書要約が、それぞれ何をするのかの全体像をつかみます。深掘り層では、統計的機械翻訳のしくみ、意味で探すベクトル検索、検索拡張生成（RAG）と幻覚、要約や翻訳の自動評価指標（ROUGE・BLEU・BERTScore）まで掘り下げ、LLM エージェントなどの発展も説明できるようになります。