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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 I
[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) 索引付け<BR>(2)ベクトル空間モデル<BR>(3) クラスタリング<BR>(4) 情報検索の評価<BR>(5) 形態素解析(Viterbiアルゴリズム, HMM)<BR>(6) 構文解析(文脈自由文法、パーサ)
[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:期末期 50  %形態素解析, 構文解析についての理解度 
2試験:中間期 30  %情報検索に関する理解度 
3小テスト/レポート 20  %レポート課題についてはプログラムの正当性、説明、及び工夫した点。 
[教科書]
  1. 徳永健伸, 情報検索と言語処理, 東京大学出版会
[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. 情報検索とは<BR>2. 情報検索の基礎 索引付け<BR>3. 情報検索の基礎 索引付け<BR>4. 索引付けに関する実習<BR>5. 情報検索の基礎 検索モデル<BR>6. 検索モデルに関する実習<BR>7. 情報検索の基礎 検索モデル<BR>8. 検索モデルに関する実習<BR>9. 情報検索の性能評価<BR>10. 前半のまとめと中間試験<BR>11. 言語処理技術の利用 形態素解析アルゴリズム(Viterbi)<BR>12. 言語処理技術の利用 形態素解析アルゴリズム(HMM)<BR>13. 言語処理技術の利用 構文解析<BR>14. 演習<BR>15. 後半のまとめと期末試験
[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]
《コンピュータ・メディア工学科 情報メディアコース》
(G-4)人間の知性・感性を知り応用するための知性・感性情報工学における基礎的技術
[その他]
(未登録)