2024欧洲杯投注官网_沙巴博彩公司-官网平台

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	2024年度／2024 Academic Year　　春学期／SPRING SEMESTER
曜限 ／Day, Period	水1／Wed 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
遠隔授業科目 ／Online Course	－

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を区別するために「自然」言語といます。「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す。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します。 本講義では、文系学生を念頭にして、自然言語処理の基礎技術について解説します。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びます。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、情報処理に関する諸問題解決において考える力を高め、主体性を大事にします。履修者は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ます。その後、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。 授業では PC 教室を使用します。 　「実践」に位置付けられる授業であり、主体的な授業参加が求められます。 　授業資料はPDFで配布します。授業はPowerPointを用いて提示しながらしながら行います。授業連絡と授業資料、課題の提出にはmanabaを使用します。 　正当な理由があって欠席した場合、授業資料を自習し、課題を完成し提出してください。 　第一回を除いて概ね以下の順序で進む予定です。 １． 教員による前回授業の課題に対する解答と解説 ２． 教員による当日の授業内容の概要説明 ３． 教員による講義 ４． 教員による課題の提示と説明 ５． 受講者による課題の回答作成と提出
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。 　事前：当日の内容の予習（1時間半程度） 　事後：当日の内容と演習課題の復習（1時間半程度） 　毎授業回の復習課題が必ず締め切り期日までに解答してください。
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 最初回授業に説明する。また、担当者によるテキストを、PorTaⅡに開示する。
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 作ってわかる! 自然言語処理AI?BERT?GPT2?NLPプログラミング入門 著者 ／Author name 坂本 俊之 出版社/URL ／Publisher シーアンドアール研究所 ISBN ／ISBN 978-4863543706 その他（任意） ／other
参考文献等2 ／References2	書籍名/???名 ／Title 実践 自然言語処理 ―実世界NLPアプリケーション開発のベストプラクティス 著者 ／Author name Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder他 出版社/URL ／Publisher オライリージャパン ISBN ／ISBN 978-4873119724 その他（任意） ／other
参考文献等3 ／References3	書籍名/???名 ／Title 自然言語処理〔改訂版〕 著者 ／Author name 黒橋 禎夫 出版社/URL ／Publisher 放送大学教育振興会 ISBN ／ISBN 978-4595319587 その他（任意） ／other
評価方法 ／Evaluation	期末試験の成績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です。
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	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、演習課題を完成させます。
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、演習課題を完成させます。
3	Pythonと諸外部ライブラリの使用方法（１）	Pythonの使い方と自然言語処理への活用ついて説明し、演習を通じて理解を深めます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
4	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について説明し、演習を通じて理解を深めます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
5	Pythonと諸外部ライブラリの使用方法（２）	インターネット資源から様々な情報を入力する方法を習得させます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
6	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、演習課題を完成させます。
7	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、演習課題を完成させます。
8	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について学習します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
9	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の実践を通じて習得させます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
10	Word2Vec、BERTなどの言語の仕組み	Word2Vecモデル概要、Word2Vecの関連技術、転移学習BERT、最先端の言語処理モデルGPT-3の概念を理解し、活用法を習得させます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
11	生成AIと言語処理	最先端の言語モデルであるChatGPT,BIngなどについて学び、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、演習課題を完成させます。
12	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、演習課題を完成させます。
13	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を論説し、演習を通じて習得させます。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。
14	総合演習と講義のまとめ	授業の内容の復習をし、総合演習の完成を実施します。	事前に授業内容を予習し、事後は復習するうえ、演習課題を完成させます。