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Introduction to natural language processing (1)
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ことばをコンピュータで扱うために必要な基本的なプログラミング方法を学ぶ.また,既存の言語解析ツールと自作のプログラムを組み合わせる処理を行うことで,自然言語処理,計算言語学の入門的な内容を理解する.
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In this course, I have two main goals - to teach you the skill of basic programming for natural language processing in Ruby and the art of corpus processing.
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授業前半で基本的なプログラミング方法を学ぶ.後半では「ことば」を計算機で扱うということがどういうことかを実感するために具体的なツールと自作プログラムを組み合わせて言語処理の入門を行う.
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The course is meant to introduce you to 1. Basic programming concepts through a study of algorithms, data structures, text formats, 2. Natural language tools, 3. Programming for corpus processing in Ruby.
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Ruby, programming, Natural Language Processing, morphological analyzer, part of speech tagger
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1. 概要 自然言語処理とは? 形態素解析ツール MeCabを使う 2. 入力データと出力データ (形態素解析データを読み込んで,出力する) 3. 入力データを加工して出力する 1 split 1 4. 入力データを加工して出力する 2 split 2 5. ここまでのおさらい(Ruby入門まとめ) 6. 単語の数を数える 7. 語彙表の作成 Online 1 語彙表の完成 8, 9, 10. 語の出現特徴を調べる1,2,3 Online 2 語の出現特徴を調べる 11, 12. 検索,分類を考える 13. 試験
Online 1,2 はe-learningシステムを併用する.
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1. Introduction: NLP tools 2. Data structure: Input data and output data 3, 4, 5. Basic programming Part 1 6, 7. Basic programming Part 2 Online 1. Vocabulary list 8, 9, 10. Corpus processing Online 2. Investigation of corpus statistics. 11, 12. Keyword search and text categorization 13 Final exam
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成績評価は,(1) 通常授業および電子コンテンツでの学習状況,(2) 提出課題および (3) 最終課題によって行う. 各評価は主として以下の基準によって行う. (1)の評価基準:毎回の宿題に取り組み,内容を理解しているか. (2)の評価基準:課題に深く取り組んだか.最後までやり遂げて動く形にできたか. (3)の評価基準:授業で学んだ言語処理技法を用いてデータを整備し,分析,考察が行えたか.
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Attendance and participation in course, homework and final exam.
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自然言語処理をキーワードにWikipediaのエントリを参照してみてください. キーボードのタイピング練習をしておくことが望ましい. 基本的に毎回宿題を出すので授業前に行ってから授業に臨むこと. 授業中に作成したプログラムや処理の考え方を見直して,動作を確認すること.
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コンピュータ教室で授業を行ないます.総合情報コラボレーションセンターの 利用者アカウント(ユーザID)およびパスワードが絶対に必要です. プログラミング言語はrubyを予定しています.受講時に知識がなくても構いませんが,授業では必須です.
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