科目名	自然言語処理
単位数	2.0
担当者	知能工学専攻　教授　竹澤　寿幸
履修時期	前期（第1ターム）
履修対象	３年
講義形態	講義
講義の目的	コンピュータによる言語処理の基本事項について学ぶ。形態素解析と構文解析について深く理解する。音声認識や機械翻訳の基礎技術を理解する。人間の言語、すなわちテキストと音声をコンピュータで処理する方法を理解する。
到達目標	人間の言語、すなわちテキストと音声をコンピュータで処理する方法を理解する。【知識2，技能1】
受講要件	「オートマトンと形式言語」を受講していることが望ましい。
履修取消の可否	可
履修取消不可の理由
事前・事後学修	事前・事後学修のためのプリントを配布する（課題を課す）。 関連するニュースを視聴したり、新聞記事等を読んだりする。
講義内容	１．　講義の概要、イントロダクション ２．　形態素解析（１）自然言語を構成する単位 ３．　形態素解析（２）基本アルゴリズム ４．　構文解析（１）文脈自由文法 ５．　構文解析（２）基本アルゴリズム ６．　意味解析 ７．　辞書とコーパス ８．　文脈解析 ９．　対話処理 １０．音声認識（１）音声の基本的性質 １１．音声認識（２）確率的音声認識モデル １２．言語モデル １３．機械翻訳（１）伝統的機械翻訳から統計的機械翻訳へ １４．機械翻訳（２）語に基づく統計的機械翻訳 １５．機械翻訳（３）句に基づく統計的機械翻訳からニューラル機械翻訳へ
期末試験実施の有無	実施しない
評価方法・基準	主に以下の（１）と（２）について、毎回実施する演習課題により評価する。（100％） （１）基礎技術の形態素解析と構文解析、意味解析等を理解していること （２）応用技術の音声認識の基礎と言語モデル、機械翻訳を理解していること 評点に対する評価は学生HAND BOOK（学生便覧）記載の通り。
教科書等	教科書：なし 参考書：長尾真編「自然言語処理」（岩波書店） 　　　　黒橋禎夫・柴田知秀共著「自然言語処理概論」（サイエンス社） 　　　　情報処理学会編集「IT Text 自然言語処理の基礎」（オーム社） 　　　　情報処理学会編集「IT Text 音声認識システム改訂2版」（オーム社） 　　　　荒木雅弘著「イラストで学ぶ音声認識」（講談社）
担当者プロフィール	＜学生の学習指導・支援体制について＞ 授業内容や宿題などに関する、学生の個別学習相談を随時受け付けています。 教員の所在は、学内サイネージ等に掲示されていますので、確認の上、研究室（情報科学部棟7階760室）を訪ねてみてください。
講義に関連する実務経験	1989年から2007年まで（株）国際電気通信基礎技術研究所（ATR)において、音声翻訳システムの研究開発に従事。
課題や試験に対するフィードバック	提出された演習課題は、模範解答の説明とともに、後日講評する。
アクティブ・ラーニング
キーワード	形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析、対話処理、音声認識、言語モデル、機械翻訳
備考