自然言語処理特論

自然言語処理特論
Instructor(s)	山本幹雄
E-Mail	myamaATcsDOTtsukubaDOTacDOTjp
URL	http://www.coins.tsukuba.ac.jp/~myama/lecture/ から入ってください。
Office hours	7B214 月曜11:00-12:00, その他はメールでアポイントメントを取ってください。
Cource#	01CH603, 01CJ223
Area	知能情報工学分野
Course style	講義
Term
Period
Room#
Outline	日本語や英語等の自然言語を計算機処理する技術（自然言語処理）に関して講義する。特に、大規模コーパス (テキスト・データベース）と確率・統計的な学習手法を利用する手法を中心に学ぶ。
Keywords	Statistical Natural Language Processing, Language modeling, Statistics
Prerequisites	入門レベルの確率論、統計学、情報理論の知識。また、最終課題はプログラミングを伴うため、プログラミングの知識が必要である。
Course plan	1.自然言語の統計的な性質 2.確率と統計学の復習 3.ngramモデル入門と情報理論 4.ngramモデルのスムージング 5.EMアルゴリズムとInterpolation 6.最大エントロピーモデル 7.隠れマルコフモデル 8.ベイズ統計と言語モデル 9.トピックモデル 10.最終課題に関する議論
Textbook	web上のpdfファイル。(参考書の(1)は本講義の半分程度の内容をカバーする。)
References	(1) 北研二、「確率的言語モデル」、東京大学出版会、 1999.(3800円+税) (2) C. D. Manning and H. Schutze, "Foundations of Statistical Natural Language Processing", MIT Press, 1999.
Evaluation	○以下の3つの条件をすべて満たすことが単位取得の最低条件　　(1)授業への出席(80%以上) 　　(2)最終課題レポートの期限内の提出　　(3)最終課題の最低条件のクリア ○成績A～Cのグレードは最終課題のパフォーマンスで決定する。
TF / TA