シラバス参照
科目名/Subject
自然言語処理学
曜日・講時・教室/Day/Period/Place
後期 木曜日 １講時
単位数/Credit(s)
2
対象学科・専攻/Departments
情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻
担当教員/Instructor
乾 健太郎
坂口 慶祐
学期/Term
後期
科目ナンバリング
/Course Numbering
-
開講年度
2023
メディア授業科目
/Course of Media Class
授業題目
/Class
Subject
自然言語処理学 / Natural Language Processing
授業の
目的・
概要及び
達成方法等
情報伝達のためのもっとも重要なメディアは、日本語や英語など、だれもが日常で使っている人間のための言語（ことば）である。本講義では、言語データからそれが伝達する情報や知識を抽出し加工する自然言語処理技術について、形態素解析、構文解析、意味解析、言語知識獲得などの基礎技術を中心にまなぶ。
授業形態
授業は対面で行います（青葉山キャンパス電気系1号館2A講義室）。講義資料はGoogle Classroomにアップロードします（クラスコード：l6qqhtq）。また、講義期間の後半に自然言語処理に関するプログラミング演習を実施する予定です。実施形態等の詳細は講義内でアナウンスするとともに、Google Classroomでも通知します。
プログラミング演習では、自然言語処理研究における実際の研究課題に取り組みます。
受講者は、プログラミング言語Pythonにある程度習熟していることを前提として講義を行います。
授業の
目的・
概要及び
達成方法等
(Ｅ）
The most important means of communication are the languages that we use everyday, like Japanese and English. This course provides an introduction to the natural language processing technology that is used to extract and process the information and knowledge communicated via languages, focusing on basic technologies ranging from morphological analysis, syntactic analysis, and semantic analysis to linguistic knowledge acquisition.
Format
Lectures will be given in person (Room 2A in Research Building No 1, Electrical Engineering and Applied Physics in Aobayama Campus). Lecture notes are uploaded to Google Classroom (Class code: l6qqhtq). In the second half of the period, a programming project on natural language processing is scheduled to be conducted. Details will be announced in the lecture and posted on Google Classroom.
In the programming exercises, students will work on an actual task in natural language processing research.
Hence, we assume that students have some familiarity with the Python programming language.
学修の
到達目標
/Goal of
Study
自然言語処理の基本的な概念がわかる。
Understanding the basic notions of natural language processing.
授業内容・
方法と
進度予定
/Contents
and progress
schedule
of the
class
1. 導入、Ngramと分類問題 / Introduction, Classification with n-gram
2. 系列ラベリングと品詞解析 / Sequence labeling and morphological analysis
3. 構造予測と構文解析 / Structured prediction and syntactic analysis
4. 系列変換と生成問題 / Sequence-to-sequence and generation
5. 計算意味論 (1) / Computational semantics (1)
6. 計算意味論 (2) / Computational semantics (2)
7. 計算語彙意味論 / Computational lexical semantics
8. 談話 / Computational discourse
9. 語用論 / Pragmatics
10〜15. プログラミング演習 / Programming project
使用言語
講義はおもに日本語でおこない、英語の資料を併用する。
The course is given mainly in Japanese with lecture slides and material written in English.
成績評価
方法
/Evaluation
Method
合否を含む成績は，最終レポート (プログラミング演習、最大90％)，出席状況，講義中の応答，演習課題など (10％以上) をもとに総合的に評価する．
Evaluation is performed comprehensively based on the final assignment (programming project, up to 90%), attendance, participation, and in-class small assignments.
教科書
および
参考書
/Textbook
and
references
No
書名
著者名
出版社
出版年
ISBN/ISSN
資料種別
1.
『『Speech and Language Processing (2nd Edition)』』
Daniel Jurafsky and James H. Martin
Prentice-Hall
2008
978-0135041963
reference
2.
『『Natural Language Processing with Python』』
Steven Bird et al.
Oreilly & Associates Inc.
2009
reference
関連
ＵＲＬ
/URL
授業時間外
学修
授業時間外
学修（Ｅ）
オフィス
アワー
質問は随時メールで受け付ける．
オフィス
アワー（Ｅ）
Questions are accepted at any time via email.
実務・
実践的授業
/Practical
business
※○は、
実務・実践的
授業であるこ
とを示す。
/Note:"○"
Indicates
the practical
business
その他
/In addition
１単位の授業科目は、４５時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準としています。１単位の修得に必要となる学修時間の目安は、「講義・演習」については１５～３０時間に授業および授業時間外学修（予習・復習など）３０～１５時間、「実験、実習及び実技」については３０～４５時間の授業および授業時間外学修（予習・復習など）１５～０時間です。
One-credit courses require 45 hours of study. In lecture and exercise-based classes, one credit consists of 15-30 hours of class time and 30-15 hours of preparation and review outside od class. In laboratory, practical skill classes, one credit consists of 30-45 hours of class time and 15-0 hours of preparation and review outside of class.
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