G検定（ジェネラリスト検定） 人工知能とその動向 練習問題 第33問: 迷惑メールを判定するスパムフィルタの作り方について、JurafskyとMartinの教科書『Speech and Language Processing』（第3

肢4が不適切です。同書の第4章は、人が書いた規則は状況やデータが時間とともに変わると壊れやすいとし（肢1）、それでも感情分析で使う肯定語・否定語の一覧のように、今の自然言語処理のシステムの部品になりうるとしています（肢2）。

大規模言語モデルにプロンプトでラベルを付けさせる方法にも、ハルシネーションや、そのクラスを選んだ理由を説明できないといった弱点があるとします（肢3）。そのうえで、これらの理由から分類で最も一般的なのは、ラベル付きの訓練データから学習する教師あり機械学習だと述べており、肢4はこれと逆です。

規則が部品として今も使われること（肢2）と、分類の主な方法が学習であることを分けて押さえましょう。