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		駒水 孝裕 ○ 外山 勝彦
担当教員　【英語】
Instructor		KOMAMIZU Takahiro ○ TOYAMA Katsuhiko
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，自然言語で記述されたデータから情報を取得する．また，情報を取得する場合においても，自然言語で情報要求を記述することが一般的である．
本講義では，自然言語処理技術を応用した情報検索の技術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
Textual information is a main resource of obtaining useful information for daily lives, and, when seeking for that information, information requirement is typically written in natural language.
In this course, students acquire knowledge about information retrieval technologies related to natural language processing.
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情報検索について理解する．
到達目標　【英語】
Objectives of the Course
授業の内容や構成
Course Content / Plan
自然言語処理技術を利用した情報検索について学ぶ．
具体的には，大量のデータから情報を獲得するための技術や関連知識を考察する．

（計画）
1. 情報検索の基礎
2. 古典的な手法の概要
3. 深層学習を用いた情報検索 (1)
4. 深層学習を用いた情報検索 (1) に関する討論
5. 深層学習を用いた情報検索 (2)
6. 深層学習を用いた情報検索 (2) に関する討論
7. 総合討論
Information retrieval technologies related to natural language processing will be lectured in the following contents.

1. Introduction to Information Retrieval
2. Traditional Information Retrieval Technologies
3. Information Retrieval using Deep Neural Network Technologies (1)
4. Discussion session for Information Retrieval using Deep Neural Network Technologies (1)
5. Information Retrieval using Deep Neural Network Technologies (2)
6. Discussion session for Information Retrieval using Deep Neural Network Technologies (2)
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．自然言語処理を利用した情報検索技術に関する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 points. Their evaluation is based on a correct understanding of the technologies of information retrieval related to natural language processing.
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)
情報検索技術の応用に関する研究調査
Survey on the application of information retrieval technologies
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)