大学院
過去（2022年度）の授業の情報です
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最終更新日：2024年4月22日
授業計画や教室は変更となる可能性があるため、必ずUTASで最新の情報を確認して下さい。
UTASにアクセスできない方は、担当教員または部局教務へお問い合わせ下さい。
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自然言語処理応用
自然言語処理応用／ Applied Natural Language Processing
自然言語処理の基礎理論を俯瞰し、自然言語処理を用いた技術開発および実社会応用を学ぶ。グループ課題としてのプロダクト開発を通して、実社会において自ら自然言語処理を用いたプロダクトを開発し、課題を解決することができる知識と技術の習得を目指す。また、現在、リモートでのチーム開発の重要性が高まっている。本講義では、可能な限りリモート環境でのチーム開発に関する座学・演習を取りいれていく。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4810-1193
GIF-CS5097L1
自然言語処理応用
谷中 瞳
火曜5限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
10/4（対面） イントロダクション：自然言語処理の最近のトピックの紹介・論文の読み方の説明・チーム作成
10/11 （対面）ゲスト講師による講演１（基礎技術）：お茶の水女子大学 戸次大介先生
10/18（対面） 振り返り・グループワーク（論文紹介のテーマ決め）
10/25 （対面）ゲスト講師による講演２（応用技術１）：株式会社プリファードネットワークス 海野裕也先生
11/1 ゲスト講師による講演３（応用技術２）：Mantra株式会社 石渡祥之佑先生
11/8（対面） 基礎技術（形態素解析、構文解析、意味解析他）・応用技術（情報抽出、文書分類、文生成他）に関するチーム論文紹介
11/15（対面） 言語モデル（汎用言語モデル）に関するチーム論文紹介
11/29 振り返り・グループワーク（プロジェクト決め）
12/6 グループワーク
12/13 中間発表
12/20 グループワーク
12/27 グループワーク・最終発表に向けた作業日
1/10（対面） 最終発表・講評
（1/17予備日）
授業の方法
講義、演習、最終プロジェクト発表
成績評価方法
出席および最終プロジェクト（デモ，プレゼンテーション，コミット状況など）で総合的に評価する。
最終プロジェクトでは、3-4人のチームを構成し、担当教員との共同研究として任意の学会に投稿もしくはプログラムを公開することを⽬標とする。
教科書
講義の中で配布する。
参考書
講義の中で配布する。
履修上の注意
履修予定の者は初回の講義に必ず参加すること。初回の講義に参加できない場合は履修できません。
ノートPCを講義に持参すること。
週に数時間以上、最終プロジェクトに取り組む時間を確保できること。
pythonプログラミングを前提知識とする。
pythonプログラミングなどによる自然言語処理技術の実装経験や、自然言語処理の予備知識があることが望ましい。
その他
受講希望者数が多い場合には抽選を行う可能性がある。
