学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報・博前
時間割コード
Registration Code
2560088
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2
科目名 【英語】
Course Title
Natural Language Processing 2
コースナンバリングコード
Course Numbering Code
GSI166032J
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2期 火曜日 2時限
Fall2 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)
人間は多くの場合,知識を自然言語で記述する。よって,自然言語処理技術を利用することにより,情報の中から知識を獲得し,さらに,獲得した知識を用いて,問題解決などの作業支援や人間との対話を実現することが可能になる。
本講義では,そのような立場に基づき,自然言語処理技術を利用した知識の獲得と利用について理解することを目的とする。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In many cases, humans describe knowledge in natural language. Therefore, by using natural language processing technology, we can acquire knowledge from information. Furthermore, such acquired knowledge makes it possible to realize support systems such as problem solving and dialog with humans. Based on such a stance, in this course students acquire knowledge acquisition and its application using natural language processing technology.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
自然言語処理技術を利用した知識の獲得と利用について理解する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
自然言語処理技術の応用として,テキストからの知識獲得とその利用に関する取り組みについて学ぶ。
具体的には,文書やウェブ上に大量にあるデータからの情報抽出や情報検索の手法,得られた情報を知識として取り扱う手法について考察する。
さらに,獲得した知識を利用した問題解決や対話システムなどの応用例について学ぶ。

〔計画〕
1. 日本語入力
2. 情報検索
3. 知識獲得とその応用
4. 答案解答システム(東ロボ)
5. 答案解答システムに関する討論
6. 対話システムとその応用(人狼知能)
7. 総合討論
As applications of natural language processing technology, some approaches of knowledge acquisition and its application will be lectured.Specifically, the method of extracting and searching information from documents or a large amount of data on the web are expounded. Students also learn how to convert such information to knowledge. In addition, application examples such as problem solving and dialog system using acquired knowledge are shown.

[Schedule]
1. Introduction
2. Japanese input method
3. Information retrieval
4. Knowledge acquisition
5. Todai robot project
6. Dialogue system
7. Discussion
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
自然言語処理1の履修が望ましい。
It is desirable to have taken Natural Language Processing 1.
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
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。テキストからの知識獲得手法やその応用例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 methods to acquire knowledge from information and their application.
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)
知識獲得・利用に関連する研究調査。
Survey on the knowledge acquisition and its application
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)