言語情報処理論

科目区分	専門教育科目（情報）	対象学年(以上)	4年
科目名称	言語情報処理論	単位数	2.00単位
講義題目	自然言語処理について	曜日・時限	火曜1限
担当教員	山村　毅	開講時期	2019年度前期
到達目標	形態素解析、構文解析などの基本的な技術や、文書分類、情報検索、機械翻訳などに関わる応用的な技術について理解するとともに、これらのアルゴリズムを用いて自然言語処理に関わる問題を解くことができる。
授業概要	オートマトンと形式言語、人工知能を基礎に、自然言語の文を計算機で処理する方法について解説する。具体的には、自然言語のもつ曖昧性という本質的な性質について紹介したあと、自然言語を計算機で処理するために不可欠な、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析などの基本的処理技術について教授する。また、自然言語処理技術の応用である、文書分類や情報検索、情報抽出、自動要約、機械翻訳などの代表的自然言語処理システムとそれらを支えるパターン認識技術についても紹介する。特に、基本的技術及び応用的技術の理解とともに、これらを用いて自然言語処理に関わる具体的な問題を解くことができるようにする。
授業計画	第1回自然言語処理概論第2回形態素解析第3回文脈自由文法第4回構文解析(CKY法) 第5回構文解析(LR法) 第6回構文解析(チャート法) 第7回依存構造解析第8回意味解析第9回統計的手法第10回情報検索第11回情報抽出第12回文書分類第13回機械翻訳第14回自動要約第15回文脈処理定期試験
授業外学習	講義を行った範囲について参考書等を読んで復習するとともに、次回の授業内容の資料を{http://agguy.nlp.ist.aichi-pu.ac.jp}よりダウンロードし、予習をしておくこと。※学内からのみアクセス可
履修上の注意	関連科目：形式言語とオートマトン、知識情報処理論受講要件：形式言語とオートマトン、知識情報処理論を履修していることが望ましい。
成績評価の方法	評価基準：形態素解析や構文解析などの自然言語処理の基本的・応用的技術を理解し、説明できるか。また、自然言語処理に関わる具体的な問題を解けるか。評価方法：定期試験(88%)、授業への積極さ・学習態度(12%)
教科書	なし
参考書	長尾真：自然言語処理，岩波書店奥村学：自然言語処理の基礎，コロナ社