到達目標
自然言語処理の基本となる単語辞書とコーパス,言語の統計,形態素や構文等について,その基礎的な概念と代表的な応用について説明できる.
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
評価項目1 | 単語辞書とコーパスの応用について説明できる. | 単語辞書とコーパスの基礎について説明できる. | 単語辞書とコーパスについて説明できない. |
評価項目2 | 言語の統計の応用について説明できる. | 言語の統計の基礎について説明できる. | 言語の統計について説明できない. |
評価項目3 | 形態素や構文の応用について説明できる. | 形態素や構文の基礎について説明できる. | 形態素や構文について説明できない. |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
自然言語処理技術の応用範囲は,文字入力支援,機械翻訳、テキスト検索など、極めて広い.本授業では、自然言語処理の基本的な考え方や手法を扱う.
授業の進め方・方法:
授業はパワーポイントによるスライドとオンラインテキストを用いて進め,必要に応じて配布資料により補足説明を行う.授業では講義による説明だけではなく,自然言語処理に関連した様々な演習を,Python3とNLTKを用いて行う.
自学自習として,配布する英文テキストを授業の前に予習として翻訳してもらう.授業中にその翻訳の内容を確認する.また,プログラミング等を含む演習問題を各章ごとに提示する.学生はレポートを提出する.
注意点:
授業におけるテキストは英語のものを用いる.スライドも英語を中心として行う.また,演習ではPython3とNLTKを中心的に利用する.
本科目は,2単位の学修科目です.規定授業時間は30時間であり,1単位あたり30時間程度の自学学習が求められます.
【自学・自習について】
この科目は学修単位のため60時間相当の自学・自習が求められます.
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
前期 |
1stQ |
1週 |
自然言語処理概要 |
自然言語処理概要について説明できる.
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2週 |
PythonとNLTKの基礎1 |
PythonとNLTKについて基礎的な利用ができる.
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3週 |
PythonとNLTKの基礎2 |
PythonとNLTKについて基礎的な利用ができる.
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4週 |
単語辞書とコーパス |
単語辞書とコーパスについて説明できる.
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5週 |
言語の統計 |
言語の統計について説明できる.
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6週 |
形態素解析1 |
形態素解析について説明できる.
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7週 |
形態素解析2 |
形態素解析について説明できる.
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8週 |
構文解析1 |
構文解析について説明できる.
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2ndQ |
9週 |
構文解析2 |
構文解析について説明できる.
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10週 |
意味解析1 |
意味解析について説明できる.
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11週 |
意味解析2 |
意味解析について説明できる.
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12週 |
文脈解析1 |
文脈解析について説明できる.
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13週 |
文脈解析2 |
文脈解析について説明できる.
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14週 |
統計的言語処理 |
統計的言語処理について説明できる.
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15週 |
情報検索 |
情報検索について説明できる.
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16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | レポート | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
総合評価割合 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
専門的能力 | 0 | 100 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |