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最終更新日：2024年10月18日

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人文科学ゼミナール（データ分析）

自然言語処理入門
昨今の機械学習やビッグデータの急速な発展に伴い、社会科学や自然科学だけで無く、人文科学においてもデータ分析が必要不可欠な教養になりつつあります。そこで、本授業では、自然言語のデータ分析を対象とする「自然言語処理」（Natural Language Processing, NLP）の概要を説明し、PythonとNLTKを用いて実際にプログラムを実行することで、その基盤技術を理解することを目標とします。特に、形態素解析、構文解析、意味解析、日本語の自然言語処理、ニューラルネットワークと深層学習、などを取り扱う予定です。
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時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
51079
CAS-IC2250S1
人文科学ゼミナール（データ分析）
大関　洋平
A1 A2
金曜2限
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講義使用言語
日本語/英語
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
不可
開講所属
教養学部（前期課程）
授業計画
1.　はじめに 2.　言語処理とPython 3.　テキストコーパスと語彙資源へのアクセス 4.　生テキストの処理 5.　単語の分類とタグ付け 6.　テキスト分類の学習 7.　テキストからの情報抽出 8.　文構造の分析 9.　素性ベースの文法の構築 10. 文の意味の解析 11. 日本語の自然言語処理 12. ニューラルネットワークと深層学習 13. おわりに
授業の方法
担当教員が当該トピックに関する講義を行うのと同時に、TAと履修学生がPythonとNLTKを用いてプログラミング演習を行う。
成績評価方法
毎週の演習および期末課題を踏まえて、総合的に判断する。
履修上の注意
言語構造論／ことばと文学I「言語の情報科学」を履修していることが望ましいが、必須では無い。
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