学部・大学院区分情報学部
時間割コード1001299
科目区分
専門科目(コンピュータ科)関連専門科目(自然，人社)
科目名　【日本語】自然言語処理２
科目名　【英語】Natural Language Processing 2
コースナンバリングコード
担当教員　【日本語】松原　茂樹 ○
担当教員　【英語】MATSUBARA Shigeki ○
単位数1
開講期・開講時間帯秋２期 木曜日 １時限
Fall2 Thu 1
対象学年３年
3
授業形態講義
Lecture
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
CS共通
必修・選択
ＣＳ(知能)必修


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，自然言語処理のための基本技法として，文章の解析について講述し，それらの代表的アルゴリズムを解説する。また，自然言語処理の主要な応用である情報抽出，知識獲得，情報検索，文書分類，機械翻訳，対話システム等を対象に，その基本的な仕組みと応用事例について論じる。
授業の目的　【英語】
This lecture discusses natural language processing such as context analysis, information extraction, knowledge acquirement, information retrieval, its evaluation, latent semantic indexing, machine translation, dialogue system.
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，テキストの構造や意味を計算するための技術を学習する。また，自然言語処理の様々な応用技法を修得する。
到達目標　【英語】
授業の内容や構成
本講義では，自然言語理解のための基礎技術として，文脈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，自然言語処理の主要な応用である情報抽出，知識獲得，情報検索，文書分類，機械翻訳，対話システム等を対象に，その基本的な仕組みと応用事例について論じる。

0. ガイダンス
1. 文脈解析
2. 情報抽出
3. 知識獲得
4. 情報検索
5. 検索評価
6. 潜在意味解析
7. 機械翻訳
8. 対話システム
9. まとめと評価
履修条件・関連する科目
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。
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。
履修条件等：要さない
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理論を理解するために課題を毎回与える。
授業開講形態等
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置