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学習支援計画書(シラバス) 検索システム
情報工学専攻
対象課程 科目名 単位数 科目コード 開講時期 授業科目区分
博士前期課程(修士課程)
自然言語処理特論
Natural Language Processing
2 2481-01 2023年度
後学期
関係科目
担当教員名
授業科目の学習・教育目標
キーワード 学習・教育目標
1.人工知能 2.自然言語処理 3.機械翻訳 4.情報検索 5.テキストマイニング 機械に知能を持たせ、人間の持つ優れた認知・情報処理を実現する人工知能は、ICT社会 のさまざまな領域で益々その重要性を増している。本科目では、人工知能の最も中心となる 自然言語処理に関する基礎的な技術をマスターし、特に、機械翻訳、情報検索、テキストマ イニングなどの応用システムに関する理解を深めることを目的とする。学部レベルの自然言 語処理に関する基礎知識を更に発展させ、人工知能システムの応用として、知的システム構 築のための要素技術についての理解を深める。
授業の概要および学習上の助言
本科目では、自然言語処理に関する基礎から応用までを扱う。さまざまな基礎的技術を学ぶとともに、それらの応用システム を構築して評価する。以上の授業内容を通して、自然言語処理における応用システムの実現方法や問題点を評価できるように なることが肝要である。
教科書および参考書・リザーブドブック
教科書 自然言語処理の基本と技術 奥野陽 他著 ISBN978-4-7981-2852-8 翔泳社 参考書 自然言語処理概論
履修に必要な予備知識や技能
学部レベルの自然言語処理およびプログラミング技術を修得していることが望ましい。
学生が達成すべき行動目標
No.
自然言語処理における基礎的技術を説明できる。
さまざまな自然言語処理の応用システムの仕組みを理解し、説明できる。
さまざまな自然言語処理の応用システムを構築できる。
さまざまな自然言語処理の応用システムを評価できる。
達成度評価
評価方法 試験 クイズ
小テスト
レポート 成果発表
(口頭・実技)
作品 ポートフォリオ その他 合計
総合評価割合 0 0 60 40 0 0 0 100
評価の要点
評価方法 行動目標 評価の実施方法と注意点
試験
クイズ
小テスト
レポート 中間および最終レポートにより、その理解度を評価する。
成果発表
(口頭・実技)
中間および最終レポートに関する成果発表と質疑応答により、達成レベルを評価する。
作品
ポートフォリオ
その他
具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安 標準的な達成レベルの目安
標準的な達成レベルに加えて、研究課題に挑戦し、自然言語処 理の応用システムを構築できる。 授業で扱う各週の内容をほぼ理解し、その内容に関する典型的 な演習課題をほぼ正確に解答できる。
※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間(例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間/週)を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。
授業明細
回数 学習内容 授業の運営方法 学習課題 予習・復習 時間:分※
第1回 人工知能との付き合い方 講義 180
第2回 言葉がわかるとは 講義・演習・討議 180
第3回 辞書とコーパス 講義・演習・討議 180
第4回 形態素解析(1) 講義・演習・討議 180
第5回 形態素解析(2) 講義・演習・討議 180
第6回 構文解析(1) 講義・演習・討議 180
第7回 構文解析(2) 講義・演習・討議 180
第8回 関係分析(1) 講義・演習・討議 180
第9回 関係分析(2) 講義・演習・討議 180
第10回 情報検索 講義・演習・討議 180
第11回 文書分類・マイニング 講義・演習・討議 180
第12回 質問応答・対話システム 講義・演習・討議 180
第13回 機械翻訳 講義・演習・討議 180
第14回 発表資料作成 講義・演習・討議 180
第15回 総合演習 講義・発表・討議 180