学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate		情報・博前
時間割コード
Registration Code		2560087
科目区分
Course Category
主専攻科目
科目名　【日本語】
Course Title		自然言語処理1
科目名　【英語】
Course Title		Natural Language Processing 1
コースナンバリングコード
Course Numbering Code		GSI166031J
担当教員　【日本語】
Instructor		外山　勝彦 ○ 小川　泰弘
担当教員　【英語】
Instructor		TOYAMA Katsuhiko ○ OGAWA Yasuhiro
単位数
Credits		1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period		秋１期 火曜日 ２時限
Fall1 Tue 2
対象学年
Year		１年
1
授業形態
Course style
開講系（学部）・開講専攻（大学院）
Subject
知能システム学専攻
必修・選択
Required / Selected
選択


授業の目的　【日本語】
Goals of the Course(JPN)
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。
授業の目的　【英語】
Goals of the Course
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】
Objectives of the Course(JPN)
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。
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
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
Course Prerequisites and Related Courses
前提とする履修条件はない。
There are no prerequisite course conditions.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
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
Textbook/Reference book
講義資料のほか，必要に応じて参考資料を配布する。
In addition to the lecture materials, reference materials are provided as necessary.
課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
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
Lecture format, etc.
遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class)