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	木	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］
徳永健伸, 情報検索と言語処理, 東京大学出版会
［参考書］
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)