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講義名 自然言語処理
代表ナンバリングコード BII3HS012C
講義開講時期 後期 講義区分 講義
基準単位数 2
受講定員の有無 なし
授業公開 科目等履修・聴講
履修年次 ３・４年次
2024年度カリキュラム　ナンバリング

担当教員
氏名
◎ 黄　宏軒

到達目標 ・自然言語処理に関する基礎知識を習得し、基本的な概念と仕組みが説明できる。
・自然言語処理の従来処理手法の能力と限界を理解する。
・自然言語処理のツールを利用してテキスト処理のアプリケーションの開発に着手するための知識を持つ。
授業概要 自然言語とは、人間が日常もちいている日本語や英語などの言語を言う。プログラミング言語等とは異なり、自然発生的に生まれたものであり、経時的にも変化をしている。本講義では、自然言語を計算機上で取り扱う仕組みについて学ぶ。具体的には、形態素解析、構文解析、意味表現、ニューラルネットワークによる自然言語処理といった基礎技術から、コーパス利用、検索、自動翻訳、対話システムといった応用技術の概要を理解する。
授業計画
回授業内容
第1回自然言語処理の概要
第2回文字列・テキスト処理の基礎
第3回コーパスに基づく自然言語処理
第4回言語モデル
第5回語の意味の扱い
第6回系列の解析
第7回構文の解析
第8回文の意味の解析
第9回文脈の解析
第10回ニューラル自然言語処理の基礎
第11回Attention機構に基づくニューラルネットワークモデル
第12回情報検索
第13回質問応答
第14回対話システム
第15回機械翻訳
準備学習（予習・復習等）の内容とそれに必要な時間 （毎回の授業前に行うべき予習）
講義資料を事前に配付するので、次回に修得すべき項目を頭に入れておくこと。

（毎回の授業終了後に行うべき復習）
必ず授業内容を復習してください。少なくとも3時間以上は費やして欲しい。分からないところがあれば自分で調べて解決しようとする努力をする、それでも分からなければ教員に聞くこと。
評価方法（割合） レポート課題（40％）
期末試験（60％） 　
課題（試験やレポート等）に対するフィードバックの方法 WebClassに掲示する。
テキスト 毎講義でレジュメを配布する。
参考書・参考資料等 黒橋禎夫：自然言語処理(三訂版)、放送大学教育振興会(2023)
奥村 学(監修)、高村大也(著)：言語処理のための機械学習入門、コロナ社(2010)
奥村 学(監修)、笹野遼平、飯田 龍(共著)：文脈解析 ー述語項構造・照応・談話構造の解析ー、コロナ社(2017)
中野幹生、駒谷和範ほか：対話システム、コロナ社(2015)
メッセージ 情報検索やスマホの音声入力など、自然言語処理の技術はかなり日常生活に入ってきています。ただのユーザとしてではなく、ぜひその背後の原理を習得してほしい。
教員との連絡方法 メールまたは直接面談。
備考 講義中、特段の理由がない限り私語、飲食、着帽、無断退室、携帯電話の操作を慎むこと。
他科目との関係性 【背景】自然言語を処理する技術では機械学習を多用するので、2年次開講の「機械学習システム」を事前に履修しておくことを推奨する。
卒業認定・学位授与方針との関連
◎特に関係性が深い、○関係性が深い
関連性
情報学実践の基盤となる堅固な基礎学力、基礎技術力を持つ
○
地域の現実のデータを収集・分析し、地域社会の持続と発展のためのシナリオ作成と評価ができる
情報システムやアプリケーションの開発等により、地域社会を支える情報基盤を構築できる
○
人工知能技術やエンタテインメント技術を用いて、地域社会を豊かにできる
◎
情報学の知見や技術を応用・活用して、公共経営、企業経営、交流観光、医療福祉、防災等のまちづくりに貢献できる
○
評価基準
列1
秀
自然言語処理の各手法の仕組みをよく理解しており、その先の展望もできる。
優
自然言語処理の各手法の仕組みをよく理解している。
良
自然言語処理の各手法の仕組みを理解している。
可
自然言語処理の各手法の仕組みを概ね理解している。
不可
自然言語処理の各手法の仕組みを理解していない。
放棄
出席回数が10回に満たない。定期試験を受けない。報告書を提出しない。