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Computational Linguistics I
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本講義では，コンピュータによって人間の「ことば」を扱ううえで，ことばをどのように捉えて，処理が行なわれているか，学ぶ．自然言語処理の伝統的な考え方，具体的な手法を理解する．
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In this course, I have two main goals - to teach you the fundamental theory of natural language processing and the tools of NLP.
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伝統的な自然言語処理の解析ステップ，形態素，構文，意味の各解析について順に講義する．また，コンピュータで，人間の「ことば」を扱うために，どのように捉えて理解，処理しようとしているか，丁寧に説明する．
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Introduces the basic principles and concepts of natural language processing (NLP), especially those involving morphological analyzer and syntactic parser. The course will address both theoretical and applied topics.
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natural language processing, morphological analysis, syntactic parsing, semantic analysis
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以下のトピックでの講義を予定している．
1回 概説 コンピュータと「ことば」の関係
コンピュータによる言語の分析
2回 文を単語に区切って品詞を決める（形態素解析）1
3回 文を単語に区切って品詞を決める（形態素解析）2
4回 文を単語に区切って品詞を決める（形態素解析）3
Online1 文を単語に区切って品詞を決める（形態素解析）4
5回 文がどんな構造をしているかを決める（構文解析）1
6回 文がどんな構造をしているかを決める（構文解析）2
7回 文がどんな構造をしているかを決める（構文解析）3
Online2 文がどんな構造をしているかを決める（構文解析）4
8回 単語の意味を決める（意味解析） 1
9回 単語の意味を決める（意味解析） 2
10回 文の意味，辞書とコーパス
11回 人工知能と機械翻訳の話
12回 機械翻訳の調査，まとめ
13回 試験
Online1と2は，e-learningシステム上のコンテンツによる学習を行なう．
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1. Introduction
2, 3, 4, Online1 Morphological analysis
5, 6, 7, Online2 Syntactic parsing
8, 9. Word sense disambiguation
10. Semantic analysis
11, 12. Machine Translation and Artificial Intelligence
13. Final exam
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成績の評価は，(1) 通常授業および電子コンテンツでの学習状況と，(2) 課題および (3) 試験により行う．
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：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：授業で学んだ自然言語処理の基礎を理解したか．学んだ基礎知識を使った応用研究の理解が可能か．
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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下さい．関連分野やキーワードが網羅されています．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．
基本的に学習項目ごとに宿題を出すので授業前に行ってから授業に臨むこと．
授業中に説明し，動作確認した言語処理アルゴリズムを見直して，自分でも動作を確認すること．
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「計算言語学演習」の履修予定者は，本講義を履修すること．
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