後期 木曜日 ２講時. 単位数/Credit(s): 2. 対象学科・専攻/Departments: 情報基礎科学専攻、システム情報科学専攻、人間社会情報科学専攻、応用情報科学専攻. 学期/Term: 後期. 履修年度: 2024. 使用言語: 講義はおもに日本語でおこない、英語の資料を併用します。 The course is given mainly in Japanese with lecture slides and material written in English..
2024
自然言語処理学 / Natural Language Processing
言葉（自然言語）は、日々のコミュニケーションにおいて不可欠な要素です。私たち人間は、考えや感情を伝え、知識を共有し、会話をスムーズに進めるため、また抽象的思考を行うために言葉を用います。これらのプロセスを可能にしているのは、言葉が持つ細かなニュアンス、言外の意味、そして新たに生まれる用語など、言葉の内に秘められた複雑なダイナミクスです。
本講義では、このような言葉の複雑さをコンピュータが高精度で処理できるようにするためのアルゴリズムやデータ構造について学びます。プログラミング演習では、自然言語処理の応用課題に取り組みます。受講者はプログラミング言語Pythonにある程度習熟していることを前提とします。
授業形態:
授業は対面での講義とオンラインでの講義があります。講義資料はGoogle Classroomにアップロードします。また、講義期間の後半に自然言語処理に関するプログラミング演習（対面を想定）を実施します。実施形態等の詳細は講義内でアナウンスするとともに、Google Classroomでも通知します。
Language is a key part of how we talk to each other every day. It helps us share our ideas and feelings, spread knowledge, and facilitates smooth conversations. It's also crucial for thinking about complex ideas. The unique aspect of language is how it can convey subtle meanings and evolve with new words.
In this lecture, we will learn about algorithms and data structures that enable computers to process the complexity of language with high precision. In programming exercises, we will tackle application tasks in natural language processing. It is assumed that participants are familiar with Python.
Course Format:
The course includes both in-person and online lectures. Lecture materials will be uploaded to Google Classroom. Additionally, in the latter half of the lecture period, we will conduct programming exercises related to natural language processing (assuming in-person participation). Details about the implementation and other information will be announced during lectures and also notified through Google Classroom.
自然言語処理に関する基本的なアルゴリズム、データ構造、用語がわかる。
Understand the basic algorithms, data structures, and terminology related to natural language processing.
1. 導入、Ngramと分類問題 / Introduction, Classification with n-gram
2. 系列ラベリングと品詞解析 / Sequence labeling and morphological analysis
3. 構造予測と構文解析 / Structured prediction and syntactic analysis
4. 系列変換と生成問題 / Sequence-to-sequence and generation
5. 計算意味論 (1) / Computational semantics (1)
6. 計算意味論 (2) / Computational semantics (2)
7. 計算語彙意味論 / Computational lexical semantics
8. 談話と語用論 / Computational discourse and Pragmatics
9. 最新の話題 (1) / Advanced topics (1)
10. 最新の話題 (2) / Advanced topics (2)
11. 〜15. プログラミング演習 / Programming project
40%: Exercises in classroom
講義内の演習
60%: Final report (Programming project)
最終レポート（プログラミング演習）
授業内にアナウンスします
It will be announced in class.