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授業科目名
担当教員
自然言語処理及び実習
福本 文代
時間割番号
単位数
コース
履修年次
期別
曜日
時限
273745 2 G 3 後期 III
[概要]
人間の意思を伝える手段として最も大切なものは自然言語であり, プログラミング言語とは非常に異なった性質を有している. 本授業では, 自然言語の計算機による処理という立場から, 言語の基本的な性質と計算モデルを明らかにする. さらに最近の応用事例を概説し, より人間的な情報システムを開発するための資とする.
[具体的な達成目標]
本科目を終了した学生は, 以下の項目を理解し, 自然言語処理プログラムの実装スキルへ結びつけることができる.<BR>(1) 文脈自由文法<BR>(2) 形態素解析アルゴリズム(Viterbi アルゴリズム)<BR>(3) 文解析アルゴリズム(top-downアルゴリズム, CKYアルゴリズム, LR法)<BR>(4) 文生成(ランダム生成, スロット法, システミック文法)
[必要知識・準備]
情報理論, アルゴリズムとデータ構造に関する基礎知識
[評価方法・評価基準]
No評価項目割合評価の観点
1試験:定期試験 50  %形態素解析, 構文解析についての理解度 
2試験:中間試験 50  %構文解析, 文生成, 自然言語処理応用として機械翻訳, 検索に関する理解度 
[教科書]
(未登録)
[参考書]
  1. 自然言語処理, 岩波講座ソフトウェア科学, ISBN:4000103555
[講義項目]
1. 言語の形式的モデル<BR>2. 形態素解析(Viterbi)<BR>3. 構文解析(top-down, CKY)<BR>4. 構文解析(Shift-reduce法, LR法)<BR>5. 構文解析(LR法)<BR>6. 構文解析(構文解析における優先規則)<BR>7. 実習(最長一致法による形態素解析)<BR>8. 意味解析(選択制限)<BR>9. 中間試験<BR>10. 文生成(ランダム生成, スロット法, システミック文法)<BR>11. 機械翻訳<BR>12. 情報検索(索引付け)<BR>13. 情報検索(検索アルゴリズム)<BR>14. 情報検索(検索アルゴリズム)<BR>15. 期末試験
[教育方法]
授業では, 説明の後, 例題を解くことにより理解を深める.
[JABEEプログラムの学習・教育目標との対応]
(A) 自然言語の計算機による処理という立場から, 言語の基本的な性質と計算モデルを学習する.<BR>(C) 英語の文法について基礎から再学習する.<BR>(F) 4. 言語処理を通して知性を知り, 応用するための基礎的技術を修得する.
[その他]
(未登録)