自然言語処理（シラバス）【平日夜間コース】
基本情報
- 科目名
- 自然言語処理
- 教材担当
-
梶原 智之
チョ シンキ
- 授業概要
機械翻訳を始め様々な自然言語処理システムが日常生活に浸透しています。本講義では、自然言語処理の基礎技術から応用技術まで学び、利活用に必要な素養を身に付けることを目標とします。具体的には深層学習による自然言語処理のコア技術、形態素解析や構文解析などの基礎解析技術と機械翻訳を内容とします。本講義ではこれらを座学と演習によりバランスよく習得することを目指します。
詳細情報
| 第1回 | （梶原）自然言語処理の概要、演習環境について (Python, scikit-learn, PyTorch, Google Colaboratory, Jupyter Notebook) |
|---|---|
| 第2回 | （梶原）単語のベクトル表現と意味的類似度推定：word2vec, fastText, word similarity, sentence similarity |
| 第3回 | （梶原）文のベクトル表現とテキスト分類 (1)：Bag-of-Words, TF-IDF, SVM, Random Forest |
| 第4回 | （梶原）文のベクトル表現とテキスト分類 (2)：Skip-Thought Vectors, Quick-Thought Vectors, BERT |
| 第5回 | （チョ）基礎解析 (1)：形態素解析＋演習：JUMAN++ |
| 第6回 | （チョ）基礎解析 (2)：構文解析、格フレームの自動構築、格解析・省略解析＋演習：KNP |
| 第7回 | （チョ）機械翻訳 (1)：統計翻訳、用例ベース機械翻訳、ニューラル機械翻訳 |
| 第8回 | （チョ）機械翻訳 (2)：演習：ニューラル機械翻訳 |
シラバス
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