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シラバス

GC53901

知識・自然言語処理 Knowledge and Natural Language Processing

標準履修年次: 3・4年専門・選択 ・1 単位
春学期C  木曜日  4〜6時限  3A402
担当教員: 山本 幹雄

概要

計算機による知識処理のためのモデル化およびアルゴリズムについて、具体的問題として日本語などの自然言語を処理するシステムを例として取り上げながら講義する。

学習・教育目標

以下の概念を理解する。
・知識処理と自然言語処理
・形態素解析における曖昧性の解消手法
・形態素解析における探索アルゴリズムとデータ構造
・構文解析における曖昧性の解消手法
・自然言語処理の応用(機械翻訳など)

授業計画

  1. 知識処理と自然言語処理(第1週)
    • 知識処理の課題、問題のモデル化、自然言語処理の概要
  2. 形態素解析I:問題とモデル(第1週〜第2週)
    • ヒューリスティックスによる方法(最長一致法、単語(文節)数最小法)、
    • 言語的知識の利用、コスト最小法、確率的手法
    • レポート課題の説明
  3. 形態素解析II: 探索アルゴリズム(第2週)
    • 最適化アルゴリズム(ビタービアルゴリズム)
    • 演習
  4. 形態素解析III:データ構造(第3週)
    • 線形探索、二分探索、トライ、パトリシア木等
  5. 自然言語文の構文解析(第3〜4週)
    • 選択制限、意味素性、格フレーム
  6. 応用システムや関連事項(第4週〜第5週)
    • 例えば、機械翻訳システム

教材・参考書等

資料を配布する。

成績評価

レポート、および学期末試験により評価する。

授業外の学習内容・方法

予習・復習とともに、レポート課題によって理解を深める。

予備知識・前提条件

特になし。

講義のホームページ

http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~myama/lecture/ から入ってください。

教員連絡先・オフィスアワー

教員一覧ページ を参照。