学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
情報学部
時間割コード
Registration Code
1001289
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
SIS-13-3028-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1期 木曜日 1時限
Fall1 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・理解させるための基盤として,自然言語の体系や諸性質を学び,形式的モデル化の技法を学習する。また,自然言語における語の境界や意味,文や談話の構造、意味を計算するための技術を修得する。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
As a basis for making computers analyze and understand natural languages such as English and Japanese, students will learn the systems and properties of natural languages and learn techniques for formal modeling. In addition, students will acquire technologies for computing word boundaries, word senses, sentence structures, sentence meanings, discourse structures.
到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)
自然言語処理の基本技法として,文の形態素解析,構文解析,意味解析,談話解析の基礎,及び,それらの代表的アルゴリズムを習得する。また,自然言語処理を支える基盤である,語彙や文法などの言語の科学的体系,ならびに,コーパス,辞書,シソーラスなどの言語資源とその利用法を習得する。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
Students will learn sequence analysis, syntactic analysis, semantic analysis, discourse analysis and their typical algorithms as basic techniques for natural language processing. In addition, students will learn the languages science such as vocabulary and grammar, and language resources such as corpora, dictionaries, and thesauruses, and how to use them.
授業の内容や構成
Course Content / Plan
本講義では,自然言語処理を支える基盤である,コーパス・辞書・シソーラス等の言語資源,語彙や文法等の言語理論,及び,言語の統計モデルについて論じる。また,自然言語解析のための基礎技術として,形態素解析,構文解析,意味解析について講述し,それらの代表的アルゴリズムについて解説する。

0. ガイダンス
1. 言語の働きと特徴
2. 言語データの利用
3. 語の並びの解析
4. 形態素解析と品詞タグ付け
5. 文脈自由文法と構文の表現
6. 句構造解析
7. 依存構造解析
8. 文の意味解析
9. 談話構造解析
10. 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内容を理解するための課題を毎回与える。
授業開講形態等
Lecture format, etc.
原則、対面で実施する。
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)