言語情報解析演習II

ニューラル機械翻訳概観

ニューラルネットを用いた機械翻訳技術について，その基礎から最近のトピックまでを概観し，その仕組みと現状について理解する．前半では，(Koehn, 2017)に従う形でニューラルネットワークの基礎から始めて，ニューラル機械翻訳の基本を理解する．ニューラル以前の機械翻訳（統計的機械翻訳）についても簡単に説明する．後半は，会議論文を参照して，言語資源の少ない言語の翻訳，文脈を考慮した翻訳，同時翻訳など，新しい話題を追う．

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授業計画

1. ニューラルネットワークの基礎(1)　2. ニューラルネットワークの基礎(2)　3. ニューラル以前の機械翻訳　4. 単語の埋め込みと言語モデル　5. エンコーダ・デコーダモデルとアテンション　6. 訓練とビームサーチ　7. 大語彙の扱い　8. 様々な拡張　9.-10 新しいアーキテクチャ　11 言語資源の少ない言語の翻訳　12. 文脈を考慮した翻訳　13. 同時翻訳　14,15. その他の話題（3月31日改訂）

授業の方法

講義形式に加えて，一部は学生の発表と議論で進める．

成績評価方法

学期中の発表と期末レポートによる

教科書

利用しない．プリントを用いる．

参考書

(Philipp Koehn， 2017) "Neural Machine Translation" https://arxiv.org/*****

履修上の注意

現状を受けて，授業計画を変更しました．第１,２回（4月7,14日）は，（オンライン練習を兼ねて）ニューラルネットワークの基礎（参考書13.3まで）を講義します．ニューラルネットワークについておよそわかっている人は受講の必要はありませんし，重要な部分はその後にも振り返ります．独習されても結構です．受講予定者は，第何週から参加するかの予定を含めて，メールにてご一報ください．資料はITC-LMSに掲載します．そちらも随時参照してください（授業当日の朝までにはアップしておきます）．