数理言語情報論

本講義では、言語に内在する統計的な普遍的諸性質を、複雑系科学の方法論を用いて捉え、 言語に対するその意味を考え、今日の自然言語処理を再考する。 授業は、以下の内容について述べ、話題は順番が前後する可能性がある。 第一部：導入 1. 本講義の説明 2. さまざまな言語研究の方法論、言語普遍の考え方 3. 複雑系と言語 第二部：要素の分布に内在する性質 4. 順位頻度分布 5. Zipf則に関連する性質 6. Zipf則の成立理由 第三部：系列に内在する性質 7. 間隔分布特性 8. 長相関解析 9. ゆらぎ解析 10. エントロピーレート 11. Menzerath-Altmann則 第四部：統計的な普遍的性質と言語の構造 12. 普遍的性質と単語の分節 13. 普遍的性質と単語の意味 14. 統語構造と普遍的性質 第五部：統計的な普遍的性質と自然言語処理 15. さまざまな統計的言語モデル 16. 言語モデルと統計的普遍的性質 17. 今日の自然言語処理 18. 講義のまとめ

講義による。

出席とレポートによる。

「言語とフラクタル」, 東大出版会, 2021 "Statistical Universals of Language" , Springer, 2021.

関連する参考書は授業中に提示する

言語の数理的な研究が主題となる。言語に関心のある受講生を広く歓迎する。 自然言語処理については授業の中で扱うが、それが主題となる授業ではない。