学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1001299
科目区分
Course Category
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】
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
SIS-13-3029-J
担当教員 【日本語】
Instructor
松原 茂樹 ○
担当教員 【英語】
Instructor
MATSUBARA Shigeki ○
単位数
Credits
1
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋2期 木曜日 1時限
Fall2 Thu 1
対象学年
Year
3年
3
授業形態
Course style
講義
Lecture
開講系(学部)・開講専攻(大学院)
Subject
CS共通
必修・選択
Required / Selected
CS(知能)必修


授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN)
英語や日本語などの自然言語を計算機に解析・理解させる技術を基盤に,自然言語処理の様々な応用技法を修得する。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
This lecture discusses natural language processing such as information extraction, knowledge acquirement, information retrieval, latent semantic indexing, machine translation, dialogue system.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
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を習得する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Students will learn the basic mechanism and application examples of information extraction, knowledge acquisition, information retrieval, document classification, machine translation, dialogue system, etc., which are the main applications of natural language processing.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本講義では,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. 情報抽出
2. 知識獲得
3. 情報検索
4. 文書分類
5. トピックモデル
6. 機械翻訳
7. 対話システム
8. まとめと評価
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
離散数学及び演習(CS),オートマトン・形式言語及び演習
成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria
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
Textbook/Reference book
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。
課外学習等(授業時間外学習の指示)
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours)
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
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)