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年度	2024年度	開講部局	情報科学部
講義コード	KA213001	科目区分	専門教育科目
授業科目名	自然言語処理
授業科目名 （フリガナ）	シゼンゲンゴショリ
英文授業科目名	Natural Language Processing
担当教員名	江口　浩二
担当教員名 (フリガナ)	エグチ　コウジ
開講キャンパス	東広島	開設期	3年次生   前期   ２ターム
曜日・時限・講義室	(2T) 水1-4：工103
授業の方法	講義	授業の方法 【詳細情報】
			講義中心
単位	2.0	週時間		使用言語	B : 日本語・英語
学習の段階	3 : 中級レベル
学問分野（分野）	25 : 理工学
学問分野（分科）	02 : 情報科学
対象学生	学部学生
授業のキーワード	自然言語処理，言語モデル，単語埋め込み，テキスト分類，情報検索，情報抽出
教職専門科目		教科専門科目
プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ）
到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ）	計算機科学プログラム （知識・理解） ・D1. 計算機科学の基礎となる理論体系を理解し，科学的論理性に基づいた情報処理技術を駆使して，高次元データを収集・処理するための知識と能力． データ科学プログラム （能力・技能） ・A. 情報基盤の開発技術，情報処理技術，データを分析して新しい付加価値を生む技術． 知能科学プログラム （知識・理解） ・D1. 人間が持つ高度な知能とその計算機による実現についての体系的な深い理解． （能力・技能） ・D2. 人工知能やIoTなどの応用や発展に寄与できる情報処理能力やデータ分析能力．
授業の目標・概要等	授業の目標： ・自然言語をコンピュータで扱うための基礎となる考え方を習得する． ・自然言語処理に関する諸技術とそれらの基礎理論に関する基本的な知識を習得する． ・自然言語処理に関する典型的な応用を理解し，現実の問題へ適用する技能を身に付ける． 授業の概要： 人間の知的活動の多くは日本語・英語などの自然言語によって支えられている．このような自然言語をコンピュータで取り扱うための技術を自然言語処理と呼ぶ．本講義では，自然言語における曖昧性を解消しつつ処理するための統計的分析および機械学習の技法についても述べる．また，テキスト分類，情報検索，情報抽出，言語生成などの応用について概観する．さらに，自然言語処理における四つの解析段階である，形態素解析，構文解析，意味解析，文脈解析について解説する．
授業計画	第1回：自然言語処理の概要 第2回：文字コードとテキスト処理の基礎 第3回：形態素解析 第4回：統計的分析と言語モデル 第5回：テキスト分類とナイーブベイズ法 第6回：情報検索 第7回：ウェブ検索 第8回：語の意味 第9回：ニューラルネットワークと単語埋め込み 第10回：情報抽出 第11回：系列変換モデルと大規模言語モデル 第12回：構文解析（１） 第13回：構文解析（２） 第14回：意味解析と文脈解析 第15回：文書クラスタリング 基本的に毎週，演習・レポートを課す．
教科書・参考書等	教科書は指定せず，適宜資料を配布する． 参考書： ・黒橋禎夫 著，自然言語処理 三訂版，放送大学教育振興会 ・岡﨑直観ほか 著，自然言語処理の基礎，オーム社
授業で使用する メディア・機器等
	【詳細情報】	PDF資料を提供する．
授業で取り入れる 学習手法
予習・復習への アドバイス	事前にPDF資料を配布する予定ですので，講義の前後に目を通しておくとよいでしょう．
履修上の注意 受講条件等
成績評価の基準等	基本的に毎週実施する演習・レポートによって総合的に評価する．
実務経験	有り
実務経験の概要と それに基づく授業内容	担当教員は学術情報検索システムや図書館情報システムに係る事業の経験がある．本授業の内容は上記に限らず，自然言語処理の基礎に位置づけられる．
メッセージ
その他
すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。 回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。