到達目標
(1) 自然言語処理に用いる前処理について理解し，それを説明できる．(定期試験・レポート・課題課題)
(2) 自然言語処理に用いるテキスト処理について理解し，それを説明できる．(定期試験・レポート・課題)
(3) 自然言語処理に用いるベクトル空間の概要について理解し，それを説明できる．(定期試験・レポート・課題課題)
(4) 自然言語処理に用いる機械学習の概要について理解し，それを説明できる．(定期試験・レポート・課題課題)
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 |
| 自然言語処理に用いる前処理について理解し，それを理論的に説明できる． | 自然言語処理に用いる前処理について理解し，それを説明できる． | 自然言語処理に用いる前処理について理解できず，それを説明できない． |
| 自然言語処理に用いるテキスト処理について理解し，それを理論的に説明できる． | 自然言語処理に用いるテキスト処理について理解し，それを説明できる． | 自然言語処理に用いるテキスト処理について理解できず，それを説明できない |
| 自然言語処理に用いるベクトル空間の概要について理解し，それを理論的に説明できる． | 自然言語処理に用いるベクトル空間の概要について理解し，それを説明できる． | 自然言語処理に用いるベクトル空間の概要について理解できず，それを説明できない． |
| 自然言語処理に用いる機械学習の概要について理解し，それを理論的に説明できる． | 自然言語処理に用いる機械学習の概要について理解し，それを説明できる． | 自然言語処理に用いる機械学習の概要について理解できず，それを説明できない． |
学科の到達目標項目との関係
(分野別要件(工学(融合複合・新領域))基礎工学の知識･能力 JABEE基準2.1(1)
説明
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情報技術、専門工学の基礎を身につける 大分高専学習教育目標(B2)
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教育方法等
概要:
自然言語処理とは，人間が日常的に用いる言語をコンピュータで解釈，処理するための技術の総称である．本講義では，はじめに，自然言語処理に用いられる確率や，情報理論の基礎について学習し，自然言語処理の基本的な手法を学習する．
授業の進め方・方法:
達成目標の(1)～(4)について，評価する．
総合評価 =定期試験 * 0.3 + レポート・演習 * 0.7
単位の取得条件は，総合評価が60点以上とする.
再試験は実施しない．
注意点:
確率，情報理論，線形代数の復習をすること．
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
イントロダクション |
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| 2週 |
自然言語処理の基礎 |
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| 3週 |
系列の解析(1) |
辞書の探索の理解
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| 4週 |
系列の解析(2) |
文字列の探索の理解
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| 5週 |
コーパスに基づく自然言語処理(1) |
形態素解析の理解
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| 6週 |
コーパスに基づく自然言語処理(2) |
形態素解析の理解
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| 7週 |
コーパスに基づく自然言語処理(3) |
未知語処理の理解
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| 8週 |
コーパスに基づく自然言語処理(4) |
未知語処理の理解
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| 4thQ |
| 9週 |
後期中間試験 |
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| 10週 |
後期中間試験の解答と解説
意味解析(1) |
同義性の理解
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| 11週 |
意味解析(2) |
多義性の理解
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| 12週 |
意味解析(3) |
格の理解
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| 13週 |
構文解析(1) |
文脈自由文法の理解
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| 14週 |
構文解析(2) |
依存･句構造表現の理解
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| 15週 |
後期期末試験 |
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| 16週 |
後期期末試験の解答と解説 |
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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 | 課題 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 10 | 20 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 20 | 0 | 10 | 0 | 0 | 0 | 30 |
| 専門的能力 | 50 | 10 | 10 | 0 | 0 | 0 | 70 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |