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基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	自然?環境?人間２(自然言語処理a)／NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(NATURAL LANGUAGE PROCESSING (A))
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
ターム?学期 ／Term?Semester	2020年度／2020 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	木1／Thu 1
開講区分 ／semester offered	春学期／Spring
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	呉　浩東

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Affiliation
呉　浩東	言語文化学科／INTERDISCIPLINARY STUDIES

授業の目的?内容 ／Course Objectives	自然言語は日常生活で話したり書いたりする言葉のことで、コンピュータ用の人工言語と区別するために「自然」言語という。「処理」は自然言語をコンピュータで扱うための操作で、コンピュータが自然言語を理解したり生成したりするためのものである。本講義は、コンピュータを利用した自然言語の処理に関する方法、そして応用実態について解説し、演習を通じて自然言語処理のノウハウを身に付くことを目標とする。 本講義では、自然言語処理の基礎技術について解説する。ここでは、自然言語の形態素解析?構文解析、意味解析などの基礎理論を論述し、言語処理に欠かせない辞書?シソーラス?コーパスなどの構成と応用方法について学ぶ。コンピュータを使って言語データの収集し、オンラインソフトを使って演習を行う。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業方法： 1. Zoomを使ってリアルタイム双方向型授業を実施します。 2. 毎回の授業は時間割の通り実施します。授業資料の配布、課題とレポートの提出はPortaⅡを利用します。 情報環境： 1. 課題とレポートの完成はWordを使う、また、演習の実施もパソコンを使うため、パソコン（Officeソフトをインストール済み）と通信環境を整備済みの方、5月24日までにZoomのダウンロードとインストールを完成してください。 2. パソコンを所有していない方は、Officeソフトをインストール済みのパソコンを購入し、Zoomのインストールは5月31日前までに完成すること。なお、経費を節約したい方は、ネットショップ（Amazon、楽天市場など）または電器屋で中古パソコン（三万円以下のものが多い）を購入し、通信環境を整備してください。第一回目の授業を受ける前、iPodやスマホにZoomをダウンロードと設定を完成し、授業も受けなれます。 3. Zoomのインストール、設定および使い方についてはユーチューブをご覧ください。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	PortaⅡに開示するテキストの指定される内容を予習し、前回出される課題を次回までにPortaⅡに提出してください。また、前回の授業内容に復習すること。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 使用しません。授業資料をPorTaⅡにて配布します。
テキスト2 ／Textbooks2	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
テキスト3 ／Textbooks3	書籍名 ／Title 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等1 ／References1	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other 随時紹介する。
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	期末レポート60%、課題の完成度30%、授業への参加度10%を併せて評価します。
関連科目 ／Related Subjects	本科目履修後に、自然言語処理bを履修することが望ましい。
備考 ／Notes
到達目標 ／Learning Goal	自然、環境、人間に関する学問分野について、副題に示したテーマをもとに、21世紀型市民としてふさわしい実践的な知識を習得し、今後の複雑な国内および国際情勢に対処していく方法について、論理的かつ創造的思考を持って対応できるようにする。

回 ／Time	授業計画（主題の設定） ／Class schedule	授業の内容 ／Contents of class	事前?事後学修の内容 ／Before After Study
1	言葉とコンピュータ　自然言語処理に関する入門知識、Zoomを使うオンライン授業の方法と注意事項	自然言語とは、自然言語処理の全体像、自然言語における曖昧性、自然言語処理のプロセス
2	自然言語処理の予備知識	テキスト分析の目的、テキスト分析の要素技術、テキストの入手
3	形態素解析：日本語と英語の形態素解析	形態素解析の目的形態素解析エンジンの種類と使い方
4	構文解析：構文解析の原理と実験	日本語の構文解析、英語の構文解析の原理と演習
5	ニューラルネットワークと機械学習	機械学習、深層学習、強化学習、ニューラルネットワークとは
6	コーパス、言語データベースの構造と使い方	コーパス、言語データベース、シソーラスなどの言語資源の活用法
7	単語と文の意味処理	単語の意味特定、文の意味特定に関わる意味解析のツール
8	Word2VecとBERT	Word2Vecモデル概要、Word2Vecの関連技術、転移学習BERT
9	情報検索	情報検索における自然言語処理技術
10	自然言語応用の実態	自然言語とWebサービス、文書分類、質問応答、自然言語処理における諸問題
11	機械翻訳	機械翻訳の歴史、現在の機械翻訳、機械翻訳が得意なことと不得意なこと
12	講義のまとめと期末レポートの提出	授業の内容の復習と総合演習の完成及び期末レポートの回収
13	「※実施しません」	なし
14	「※実施しません」	なし