| 授業科目名（和文） ［Course］ |
言語工学 |
| 授業科目名（英文） ［Course］ |
Natural Language Engineering |
| 学部（研究科） ［Faculty］ |
情報系工学研究科 |
| 学科（専攻） ［Department］ |
機械情報システム工学専攻 |
| 担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors] |
○菊井 玄一郎 自室番号（2606）、電子メール（kikui**cse.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください |
| 単位数 ［Point(Credit)］ |
2単位 |
| 対象学生 ［Eligible students］ |
1,2年次生 |
| 授業概略と目標 ［Course description and Objects］ |
人間がコミュニケーションを行う上で「言語」は最も基本的な手段である．この言語を工学的に扱うための基本的な考え方と手法について学ぶ． 講義では，日本語を対象として文の構造や意味を解析する処理の流れと要素技術（形態素解析、構文解析／係り受け解析，辞書）について学ぶ．また，これらを計算機で実装するために必要な文字コードや文字列処理についても学習する．講義では自然言語を計算機で扱うことの面白さ?意義と現在の手法の限界について理解を深める。 |
| 到達目標 ［Learning Goal］ |
１．自然言語処理の流れと技術の体系を理解する ２．文字列処理（符号系，検索，辞書引き）について理解する． ３．自然言語解析（形態素解析，係り受け，意味解析）の各種手法について理解する． |
| 履修上の注意 ［Notes］ |
特になし |
| 授業計画とスケジュール ［Course schedule］ |
1. 自然言語処理の大まかな流れと応用における意義 2. 文字コード1 (文字集合，符号化法) 3. 文字コード2 (unicode, utf-8, プログラム言語における文字コードの扱い) 4. 文字列検索(BM法)，辞書検索（ハッシュ，トライ） 5. 辞書検索（ダブル配列） 6. 形態素解析１（形態素ラティス，コスト最小法) 7. 形態素解析２（マルコフモデル) 8. 形態素解析3（識別モデル） 9. コーパスと自然言語の統計的性質 10. 係り受け解析１(文節切り，係り先決定） 11. 係り受け解析2（統計的係り受け解析） 12. 意味解析（述語項構造解析） 13. 解析処理の応用（テキストマイニング） 14. 大規模テキストデータの利用 15. まとめ |
| 成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］ |
授業中に出すレポート課題と学習態度により評価する． |
| 教科書 ［Textbook］ |
教科書：なし（スライド資料を配布する） 参考書：奥村学著，自然言語処理の基礎，コロナ社， 高村大也著，言語処理のための機械学習入門，コロナ社，など． |
| 自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］ |
紹介したアルゴリズムをスクリプト言語などで実装すると理解が深まる。 |
| 開講年度 ［Year of the course］ |
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