言語科学特殊講義（１）

前半は座学講義として概ね下記の内容で進めます。 初回ガイダンスはオンラインで実施します。 1. ガイダンス 2. テキスト統計量 3-4. テキスト分類（最尤推定、確率分布、ナイーヴベイズ分類） 5-7. 系列ラベリング・クラスタリング（隠れマルコフモデル、EMアルゴリズム、k-means、混合ガウスモデル） 8. 暗号文書解読の統計モデル 9. ニューラル言語モデル 後半は、「確率的言語学」に関する洋書1冊に対して、各受講生またはグループに1章分の全訳を担当していただき、それに基づいた内容発表を課す予定です。受講生の希望に応じて、論文や他の書籍に変更することも考えます。あるいは、民間企業の研究者を招待して、ハッカソンのような演習実験も検討しています。 授業後半は受講者に応じて、柔軟に内容を変える予定です。

書籍・論文等の内容紹介、あるいは、ハッカソンによる成果発表を行う。 前者の場合、全訳の提出とプレゼンテーションを行っていただく予定です。 後者の場合、プレゼンテーションのみで考えています。 （グループまたは個人）

発表100% （発表担当回以外では出席を取りません）

発表形式は受講生の人数に応じて決定しますが、前年度のように20名近い受講生がいた場合はグループ分けを考えます。