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-2. ニューラルネットワーク・ディープラーニングによる人工知能・自然言語処理
近年のニューラルネットワーク・ディープラーニングの台頭により， 人工知能・自然言語処理における意味情報の扱い方に大きな変革が起こっています．
単語の意味情報は，Word2vecを用いて分散表現によって学習されます． この意味情報を基本単位として，人工知能・自然言語処理における様々な演算方式が提案されています．
また，時系列の文の単位の意味情報を扱う用途においては， 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)に基づくモデルが用いられます．
一方，画像認識の分野では，二次元の画像の各部分を効率よく抽象化して物体を認識するタスクにおいて， 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づくモデルが大きな成功を収めています．
そのようなニューラルネットワーク・ディープラーニングによる人工知能・自然言語処理の研究開発例について，いくつか紹介します．
