- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70477
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 自然言語処理
＜C＞ - 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/2
- 担任者名
Instructor - 林 貴宏
- 曜限
Day/Period - 木2
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
講義（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
自然言語を計算という切り口で見る立場は、20世紀半ばに始まり、計算機科学の基礎の一つを形成してきた。現在、自然言語処理は多方面で利用され、そこで利用される技術も多様化してきている。本授業では、自然言語処理を構成する諸技術を、表層レベル（文字）から深層レベル（意味）までの複数階層へと分類し、各階層で使用される基礎技術やその応用について講述する。また、自然言語処理の分野における近年のAIの応用について紹介する。
学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
・自然言語処理の要素技術である形態素解析，構文解析，意味解析の基本を理解する。
・自然言語処理の応用の一つである文書分類の技術を理解する。
・AI，特に、深層学習が自然言語処理にどのように応用されているかを知る。
②思考力・判断力・表現力等の能力
・プログラミングやデータ分析ツールの活用を通じて、自然言語処理の課題を解決するための思考力を身に付ける。
③主体的な態度の観点
・自然言語処理に関する事柄に関心を持ち、設定した課題に対して積極的に取り組むことができる。授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
第１回：自然言語処理の技術階層
第２回：文字セットと文字コード(1)
第３回：文字セットと文字コード(2)
第４回：形態素解析(1) 単語辞書、連接可能性辞書、ラティス構造
第５回：形態素解析(2) ヒューリスティック法，統計的手法
第６回：文書分類(1) 文書ベクトルと文書間類似度
第７回：文書分類(2) 文書のカテゴリ識別
第８回：文書分類(3) 文書のクラスタリング
第９回：文書分類(4) 文書分類のシミュレーション
第１０回：構文解析(1) 形式文法と自然言語処理
第１１回：構文解析(2) 構文木
第１２回：構文解析(3) CYK法
第１３回：意味解析(1) 単語の意味特定、単語間類似度推定
第１４回：意味解析(2) 文の意味特定、述語項構造解析
第１５回：AIと自然言語処理
本授業は、多くの学生に興味を持ってもらえるように理論、数学に関してはできるだけ平易な説明を心掛ける。また、各授業で取り上げたトピックが社会でどのように活用されているかについても適宜紹介する。授業時間外学習 / Expected work outside of class
予習・復習をしっかりと行ってください。
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験（筆記試験）の成績と平常成績で総合評価する。
定期試験(50%)、レポート(50%)基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
・自然言語処理の基本的な概念および用語の定義・内容(50%)
・基本的なアルゴリズムの理解(50%)
- 教科書
Textbooks
教科書は指定しない。
-
参考書
References 土屋誠司 『はじめての自然言語処理』 （森北出版） 4627853114
- フィードバックの方法
Feedback Method LMSを通じて行う
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact LMSのメッセージを使って連絡してください。
- 備考
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