G検定 用語解説
コーパスとは
自然言語処理のモデル学習に用いる、大量の文章データを収集・構造化したデータ集合。
この記事の目次
まず押さえる結論
コーパスは、G検定の「大項目7 AIの社会実装に向けて」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要(公式)試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×CRISP-DM(進め方の枠組み)とPoC(概念実証)の役割の取り違え。
×データリーケージ(学習・評価データに正解情報が混入する事故)の見落とし。
×説明可能AI(XAI)・公平性・透明性など、近い概念の取り違え。
関連する確認問題
大項目7 AIの社会実装に向けて / データの整備と運用
自然言語処理の学習に使う文章データの集合を指す用語はどれか。
正解は「コーパス」である。コーパスは、自然言語処理の学習に使う文章データの集合を指す。設問では、単に一つの文章を選ぶことや文章データに何らかの操作を加えることではなく、学習に用いる文章データをまとめた対象の名称を問うている。この違いを確認すると、文章そのものや操作の名前ではなく、文章データの集合を表すコーパスを選べる。自然言語処理の学習に使うという用途と、文章データの集合という二つの条件を組み合わせて判断する。用語の定義を設問の条件へそのまま対応させる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- コーパスを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、コーパスに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部(運営者情報を見る)