G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの要素技術 練習問題 第37問: RNN を自然言語処理に使うときの、入力と出力の対応に関する説明として、最も適切なものはどれか。

肢4が正解です。教科書 Speech and Language Processing (Jurafsky と Martin, 第3版草稿の2026年8月19日版) の第14章は、RNN の使い方を型に分けています。

感情分析のような系列分類では、トークンごとの出力は使わずに系列の末尾の値だけを取り出し、文全体を1つのクラスに分類します。

肢1は誤りで、品詞の付与のような系列ラベリングでは、入力の各トークンに1つずつラベルを出力します。

肢2は誤りで、言語モデルは各時刻で次の単語を予測するように学習します。

肢3は誤りで、入力と長さや単語の対応が違う出力を作るときは、入力系列を文脈に変換するエンコーダと、そこから出力系列を作るデコーダの2つの RNN を使います。入力と出力の数の対応 (多対1・多対多・長さの違う系列) で型を見分けます。