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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b)／NATURE,ENVIRONMENT AND HUMANITY2(NATURAL LANGUAGE PROCESSING (B))
開講所属 ／Course Offered by	大学全カリ総合科目／
ターム?学期 ／Term?Semester	2021年度／2021 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	人間の言葉（自然言語）をコンピュータに理解させる自然言語処理は、コンピュータの出現以来、人工知能の中心的課題の一つとして多くの研究者によって取り組まれてきた。音声対話、機械翻訳、テキスト検索など、自然言語処理技術の応用範囲は極めて広い。本授業では、自然言語処理の基本的な考え方や手法を習得するとともに、最新の技術、問題点、応用例について学習します。 　本授業は、コンピュータを使用した自然言語の処理に関する方法、そして利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つくことを目標とします。 　本授業では、自然言語処理aの知識を踏まえた上、自然言語処理基礎技術のである意味解析、文脈解析、機械学習を学びます。世の中に研究?開発されている応用技術に力を入れ、典型的な応用例を紹介します。特に、機械翻訳システム、自然言語対話システム、質問応答システム、情報検索システムなどの基本技術を説明し、演習を行います。そして、現在の自然言語処理システムの問題点などを議論します。なお、自然言語処理a未修の方にも十分に理解できるように工夫しています。
授業の形式?方法と履修上の注意 ／Teaching method and Attention the course	授業は講義と演習を組み合わせる形態で展開します。授業は履修者の学習意欲を引き出すために、自然言語処理について考える力を高め、主体性を大事にします。履修者はテキストおよび配布する講義内容を読解するとともに、授業内容を深めるための演習問題を完成させ、授業担当者は正解を提示しなから、履修者の理解度を向上させます。また、毎回演習課題を課し、完成させます。 　授業の形態の主に対面授業です。教室に入る前に石鹸での手洗いとアルコール消毒を必ず実施してください。
事前?事後学修の内容 ／Before After Study	次回の授業を受ける前に予習をし、授業の後に復習すること。
テキスト1 ／Textbooks1	書籍名 ／Title 使用しません 著者 ／Author name 出版社 ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
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 必要に応じて随時紹介します。 著者 ／Author name 出版社/URL ／Publisher ISBN ／ISBN その他（任意） ／other
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	定期試験の成績60%、課題の完成度30%、授業への参加度10%を併せて評価する。
関連科目 ／Related Subjects	本科目の関連科目として、自然言語処理a、人工知能応用、人工知能入門を履修することが望ましい。
備考 ／Notes	配布資料は授業支援システムPorTalIにアップロードしています。欠席した場合は、授業支援システムにアクセスして資料を入手し、自習をしてください。。
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	講義の概要、自然言語処理aの内容のまとめ	自然言語処理とは何にか、自然言語処理の目的、世の中の自然言語処理の実例について概説します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成します。
2	自然言語処理の基礎知識	自然言語処理の目的との仕組み、人工知能応用と自然言語処理の関わりについて論説します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
3	機械学習とは	機械学習とは何にか。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の仕組みを説明します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
4	単語分散処理と意味特定	単語分散の原理、word2vecによる単語表現、単語の特徴分析の仕組みを議論します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
5	文と単語の意味解析	文内の単語と文全体の意味的構造を明らかにするための意味解析について説明します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
6	文脈解析：  談話構造、照応問題の対処法	単独の文ではなく、関連する複数の文間で矛盾のない解釈を行うための文脈解析について説明します。 　具体的にBERTの原理と活用方法、文脈処理における照応分析、省略補完	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
7	ニューラルネットワークと言語処理	ニューラルネットワークの原理と実装について論説します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
8	機械翻訳（１）　機械翻訳の処理方式と原理	機械翻訳の変遷、ニューラルネットワークの活用による高精度機械翻訳の実現について議論を展開します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
9	機械翻訳（２）　機械翻訳システムによる実習	複数の機械翻訳ツールを用いて翻訳の質の確認、精度を改善するための前処理と後処理の必要性を説明し、現段階、機械翻訳の問題点を点検します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
10	対話システムの仕組み	対話システムの原理、分類および情報抽出の仕組みの議論し、実例分析を行います。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
11	Webと自然言語処理	Web応用、コミュニケーション支援などの実社会応用について概説します。文書分類（言語同定、トピック分類、著者特定）、感情分析、意味表現のクラスタリング、テキストマイニングの演習を実施し、ます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
12	情報検索における自然言語処理の活用	情報検索の基礎知識、自然言語処理による横断検索、自動要約	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
13	総合演習（自然言語ツールの活用）	感情分析、テキストの可視化、テキストマイニング	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。
14	授業のまとめ	全体の復習および課題の提出	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成する。