Campusmate

シラバス参照

講義名

言語と数理（１）

英文科目名

Mathematical Linguistics

科目ナンバー

Z00LBA1231

担当者

小川　昭利

科目群

人文・社会・健康・自然科目群

対象学年

１年

単位数

開講期間

前期

曜日・時限・教室

前期木曜日１講時 304教室（新札幌）

授業のねらい

言語を形式言語としてとらえて、言語の形式的記述のための文法構造（チョムスキー階層）を理解する。また、形式言語はどのように自然言語処理の基礎となっているかを学ぶ。そして、言語のパターン認識や生成モデルの数理基盤を理解する。

履修者が到達すべき目標

1) 言語の数学的構造を理解し、形式言語の基礎を学ぶ。
2) 自然言語処理の基礎と応用について理解する。
3) 言語処理における人工知能の役割について理解する。

ディプロマ・ポリシーとの関係

この授業は、経済学科、経営学科、人間科学科、英語英米文学科、こども発達学科のディプロマ・ポリシーの(1)に、法律学科ディプロマ・ポリシーの(7)に、臨床心理学科ディプロマ・ポリシーの(4)に関係しています。

授業の進め方
学修上の助言

授業の進め方：配布資料にもとづいて進めていく。教科書は指定しない。
学習上の助言：論理的に考えることが重要です。

アクティブ・ラーニングの要素の有無

（有り）グループワーク、演習、プレゼンテーション

ICTを活用した双方向型授業の有無

（有り）Moodleを利用した資料の利用と提出

授業内容・計画


	回数	授業、事前・事後学修の内容		時間

	1回	事前	シラバスを確認しておく	2.0

		授業	ガイダンスと言語と数理の導入

		事後	課題を確認する	2.0

	2回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	形式言語と文法

		事後	課題を確認する	2.0

	3回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	正規言語

		事後	課題を確認する	2.0

	4回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	文脈自由言語

		事後	課題を確認する	2.0

	5回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	チューリングマシンと計算可能性

		事後	課題を確認する	2.0

	6回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	確率的言語モデル

		事後	課題を確認する	2.0

	7回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	構文解析

		事後	課題を確認する	2.0

	8回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	単語の埋め込みとベクトル表現

		事後	課題を確認する	2.0

	9回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	形態素解析

		事後	課題を確認する	2.0

	10回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

		授業	構造化表現と構造解析

		事後	課題を確認する	2.0

	11回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

授業		深層学習と言語処理

事後		課題を確認する	2.0

12回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

	授業	応用１：翻訳

	事後	課題を確認する	2.0

13回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

	授業	応用２：対話

	事後	課題を確認する	2.0

14回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

	授業	自然言語処理の実際

	事後	課題を確認する	2.0

15回	事前	授業内容に関係する情報の収集	2.0

	授業	まとめと課題レポートの説明

	事後	課題を確認する	2.0

授業科目に関連する実務経験の内容とその経験を活かした授業の展開

実務経験なし

成績評価の基準と方法
課題に対するフィードバックの方法

出席状況と学習姿勢　50％
期末レポート　50％

テキスト

参考文献


No	著者名	書籍名	出版社	ISBN/ISSN

1.	岡﨑直観ほか	『IT Text 自然言語処理の基礎』	オーム社	978-4-274-22900-8