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、言語資源の構築と利用、語の意味とその計算、及び、機械翻訳の方法論を修得する。 |
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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 also learn methodologies for the construction and use of language resources, word meaning and its computation, and machine translation. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 自然言語処理の基礎知識として、言語の働きと特徴、テキストデータ、言語資源、語の意味の諸性質を習得する。また、機械学習や深層学習を用いた自然言語処理の基礎を学ぶとともに、代表的な応用として機械翻訳の基本技法を習得する。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | | As a basic knowledge of natural language processing, students learn the functions and characteristics of language and various properties of text data, language resources, and word meanings. Students will also learn the basics of natural language processing using machine learning and deep learning, and learn the basic techniques.of machine translation as a typical application. |
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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，言語の科学的体系、コーパス・辞書・シソーラス等の言語資源，及び、語の意味論について論じる。また，テキストデータに基づく自然言語処理の基礎技術としてについて講述し，その応用として機械翻訳の技法について解説する。
0. ガイダンス
1. 自然言語の役割と性質
2. 自然言語処理とは
3. テキスト処理技術
4. 言語資源の構築
5. 言語資源の利用
6. 語の意味
7. ニューラルネットワークの利用
8. 統計翻訳
9. ニューラル翻訳
10. まとめと評価 | |
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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 | |
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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。 | |
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教科書・参考書
Textbook/Reference book | | 教科書：黒橋禎夫：自然言語処理〔三訂版〕，放送大学教材，ISBN: 978-4-595-32415-4
参考文献：講義で紹介する。 | |
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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，原則として毎回与える。 | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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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) | | |
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