学部・大学院区分情報・博前
時間割コード2560087
科目区分
主専攻科目
科目名　【日本語】自然言語処理1
科目名　【英語】
コースナンバリングコードGSI166031J
担当教員　【日本語】外山　勝彦 ○ 小川　泰弘
担当教員　【英語】TOYAMA Katsuhiko ○ OGAWA Yasuhiro
単位数1
開講期・開講時間帯秋１期 火曜日 ２時限
Fall1 Tue 2
対象学年１年
1
授業形態
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
知能システム学専攻
必修・選択


授業の目的　【日本語】
授業の目的　【英語】
Natural language processing technology is applied in various fields. In particular, machine translation is widely used among them. In this course, students learn the mechanism of machine translation system and to understand various methodologies of natural language processing used there.
到達目標　【日本語】
自然言語処理技術は様々な分野で適用されているが，その中でも機械翻訳は広く利用されている。
本講義では，機械翻訳システムの仕組みを修得するとともに，そこで利用されている自然言語処理の様々な方法論を理解することを目的とする。
到達目標　【英語】
Natural language processing technology is applied in various fields. In particular, machine translation is widely used among them. The aim of this course is to understand the mechanism of machine translation system and to understand various methodologies of natural language processing used there.
授業の内容や構成
機械翻訳の方式として主流であるルールベース機械翻訳と統計的機械翻訳について理解するとともに，それらを支える基礎技術や言語資源の構築についても学ぶ。さらに，機械学習などを用いた最先端の技術についても学ぶ。

〔計画〕
1. イントロダクション
2. 形態素解析と構文解析
3. ルールベース機械翻訳
4. 統計的機械翻訳
5. 機械翻訳における諸問題と評価方法
6. 研究事例
7. 総合討論
In this course, two major paradigms will be covered: rule-based machine translation and statistical machine translation. Basic technologies and compilation of language resources are also expounded. In addition, state-of-the-art technology using machine learning etc. is shown.
[Schedule]
1. Introduction
2. Morphological analysis and parsing
3. Rule-based machine translation
4. Statistical machine translation
5. Problems and evaluation methods in machine translation
6. Research examples
7. Discussion
履修条件・関連する科目
成績評価の方法と基準
課題レポートまたは試験により採点し，１００点満点で６０点以上を合格とする。機械翻訳システムの仕組みや自然言語処理システムの方法論の正しい理解に基づいて記述されていることを合格の基準とする。
The final grade will be calculated from reports or written exams. To pass, students must earn at least 60 points out of 100. Their evaluation is based on a correct understanding of the mechanism of the machine translation system and the methodology of the natural language processing system.
教科書・参考書
講義資料のほか，必要に応じて参考資料を配布する。
前提とする履修条件はない。
In addition to the lecture materials, reference materials are provided as necessary.
There are no prerequisite course conditions.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
機械翻訳に関連する研究調査。
Survey on the machine translation research.
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