自然言語処理特論

科目名
Course Title
授業コード 単位数 配当年次 開講期間
Term
科目分類 ナンバリング
コード
曜日
コマ
教室 担当教員氏名
Instructor
自然言語処理特論
Special Topics in Natural Language Processing
Q121930001 2 1 前期授業 専門科目 HSHUI6505-J1 金3 A5-202 柳本 豪一

オフィスアワー

火曜IIコマ

授業目標

自然言語処理に関する最新のトピックを取り上げて解説を行うことで、最新の手法に関する知見を得ることができる。特に、深層学習に関するトピックについて詳しく解説を行う。この講義により、代表的な自然言語処理システムを実装することができるようになる。

教科書

プレゼン資料などを配布する

授業時間外の学習(準備学習等について)

最新の研究成を題材として扱うため、理解を促進するための復習が重要である。手法の導出において省略された部分を自分で補ったり、プログラムとして実装して確認する必要がある。

授業の概要

以下の項目に関して講義を行う。
・自然言語処理の要素技術
・深層学習を用いた自然言語処理

授業計画

第1回 自然言語処理概要 準備学習等
第2回 言語の形式モデル 準備学習等
第3回 形態素解析 準備学習等
第4回 構文解析 準備学習等
第5回 意味解析 準備学習等
第6回 深層学習を用いた自然言語処理1 準備学習等
第7回 深層学習を用いた自然言語処理2 準備学習等
第8回 深層学習を用いた自然言語処理3 準備学習等
第9回 深層学習を用いた自然言語処理4 準備学習等
第10回 深層学習を用いた自然言語処理5 準備学習等
第11回 深層学習を用いた自然言語処理6 準備学習等
第12回 深層学習を用いた自然言語処理7 準備学習等
第13回 深層学習を用いた自然言語処理8 準備学習等
第14回 深層学習を用いた自然言語処理8 準備学習等
第15回 深層学習を用いた自然言語処理10 準備学習等

成績評価

授業で扱った自然言語処理手法に関連した内容のレポートにより、紹介した手法を実際のタスクに応用可能であるかを判断し、成績の評価を行う。