| 授業の目的 【日本語】 | | | 大量のテキストがインターネット上に蓄積される現代において，言語データに新たな価値を付加し，それを効果的に利用する仕組みを提供することは重要である。本講義では，自然言語処理の基本技法として，文の系列解析，構文解析，意味解析について講述し，それらの代表的アルゴリズムについて解説する。また，自然言語処理を支える基盤である，語彙や文法などの言語の科学的体系，及び，コーパス，辞書，シソーラスなどの言語資源とその利用法について論じる。 |
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| 授業の目的 【英語】 | | | This lecture discusses natural language processing such as language data, word analysis, part-of-speech tagging, context free grammar, phrase structure parsing, dependency parsing, semantic analysis. |
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| 到達目標 【日本語】 | | | 英語や日本語などの自然言語を計算機に解析・理解させるための基盤として，自然言語の体系や諸性質を学び，形式的モデル化の技法を学習する。また，自然言語における語の境界や文の構造を計算するための技術を修得する。 |
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| 到達目標 【英語】 | | |
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| 授業の内容や構成 | | 本講義では，自然言語処理を支える基盤である，コーパス・辞書・シソーラス等の言語資源，語彙や文法等の言語理論，及び，言語の統計モデルについて論じる。また，自然言語解析のための基礎技術として，文字列処理，形態素解析，構文解析について講述し，それらの代表的アルゴリズムについて解説する。
0. ガイダンス
1. 言語の働きと特徴
2. 言語データの利用
3. 語の並びの解析
4. 形態素解析と品詞タグ付け
5. 文脈自由文法と構文の表現
6. 句構造解析
7. 依存構造解析
8. 文の意味解析
9. まとめと評価 | |
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| 履修条件・関連する科目 | | |
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| 成績評価の方法と基準 | | | 講義中に与える演習課題の評価20％，期末試験80％，合計100点満点で60点以上を合格とする。 | |
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| 教科書・参考書 | | 教科書：黒橋ほか：自然言語処理概論，サイエンス社
参考文献：講義で紹介する。
履修条件：要さない | |
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| 課外学習等（授業時間外学習の指示） | | | 講義において説明した内容を理解するための課題を毎回与える。 | |
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| 授業開講形態等 | | |
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| 遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置 | | |
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