授業科目名				担当教員
知的システムII				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
273122	2	CS,G過年度生	3	後期	月	III
［概要］
計算機に人間の思考や言語処理能力を与える研究は，人工知能として古くからなされてきた．そして現在，ネットワーク社会を支えるもっとも重要な情報技術のひとつになりつつある．本講義では，知的システムＩの後続科目として，自然言語に焦点をあて，言語の計算機による処理という立場からその基本的な性質と学習に基づく計算モデルを明らかにする．さらに応用事例として翻訳と情報検索を概説し，より知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］
１．自然言語を形態素解析，構文解析するアルゴリズム，及び解析に必要となる文法を理解する．<BR>２．コーパスに基づくアプローチの例が説明できる．<BR>３．言語処理の応用例として，機械翻訳や情報検索の処理過程が説明できる．
［必要知識・準備］
先修科目である知的システムIで学習した知識．
［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  % 達成目標２．と３．の理解度を評価する  2 試験：中間期  40  % 達成目標１．の理解度を評価する  3 小テスト／レポート  10  % 授業内容に関するレポートの結果を評価に加算する
［教科書］
(未登録)
［参考書］
長尾真　編, 自然言語処理, 岩波書店, ISBN:9784000103558 徳永健伸　他, 情報検索と言語処理, 東京大学出版会, ISBN:9784130654050
［講義項目］
第１回：ガイダンスと知的システムII概説<BR>第２回：Q-learning<BR>第３回：Q-learningの適用例<BR>第４回：形態素解析アルゴリズム（Viterbi）<BR>第５回：構文解析とは　文脈自由文法<BR>第６回：構文解析アルゴリズム（ＣＫＹ）<BR>第７回：構文解析アルゴリズム（決定木学習）<BR>第８回：中間評価（総括とまとめ）<BR>第９回：翻訳（機械翻訳・言い換え）<BR>第１０回：情報検索（索引付け）<BR>第１１回：情報検索（索引付け）<BR>第１２回：情報検索（検索モデル）<BR>第１３回：情報検索（検索モデル）<BR>第１４回：情報検索の性能評価<BR>第１５回：最終評価（総括とまとめ）
［教育方法］
テキストはWeb上に掲示する．例題・演習を通して理解を深める．
［JABEEプログラムの学習・教育目標との対応］
(未登録)
［その他］
(未登録)