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自然言語処理における文脈理解の限界と最新の拡張手法を徹底解説
自然言語処理（nlp）において、文脈理解は単なる技術要素を超えた、aiの知能性を決定づける重要な能力です。現在の大規模言語モデル（llm）が人間レベルの対話や文章生成を実現している背景には、高度な文脈処理技術があります。
文脈解析とは？ 10分でわかりやすく解説 | ネットアテスト
単語や文の意味を個別に捉えるのではなく、前後の文脈を考慮することで、より正確な意味を理解することを目的としています。本記事では、文脈解析の基本的な概念や手法、活用事例、導入時の注意点などについて、10分でわかりやすく解説します。
ChatGPTの文脈理解は限界突破できる？精度を高める設計術と活用戦略を解説
ChatGPTの文脈理解に限界を感じたことはありませんか？長いやりとりになると、前に話した内容を忘れていたり、話の筋がずれていたり…思うような出力にならず悩む人は多いはずです。複数回のやりとりの中で「どうしてこの回答？」と違和感を抱いた経験があるのではないでしょうか。本
RAGで直面する3つの課題！データ品質、検索精度、回答の正確性を改善する方法とは？ | 生成AI社内活用ナビ . . .
ragの回答生成における主な課題として下記の2点が挙げられます。文脈を無視した不適切な回答生成 ragが質問の背景や文脈を十分に理解せず、質問文中のキーワードだけに反応してしまうケースです。
生成AI対話の分析的視点：文脈と偏り、多義性を読み解く方法
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文脈解析：言葉の真意を読み解く | AI用語解説 AIコンパス
このように、文脈解析は、言葉を通して人と人、人と機械との相互理解を深めるための重要な技術として、様々な分野で活躍しています。今後、ますます発展していくこの技術は、私たちのコミュニケーションをより豊かで円滑なものにしていくこと
わずか50行！シンプルなModel Context Protocolを実装してAIの対話精度を上げる
はじめに「せっかく作ったAIチャットボットが、数回前の会話をすぐに忘れてしまう…」「LLMのAPIを叩くたびに、どんなコンテキストを渡すべきか悩む…」 LLM（大規模言語モデル）を使ってアプリケーションを開発していると、このようなコンテキスト管理の課題に直面することは