2021年度授業

自然言語処理A/Bがデジタルヒューマニティーズ（言語処理と情報検索）に変わります。新しいサイトは2021年4月12日に公開予定です。

講義紹介

自然言語処理入門の課題 (NLP A)

自然言語処理論Ａ（前期）では自然言語処理（Natural Language Processing）分野全般について調査し，様々な分野とのつながりの可能性について学生の問題意識を深める．自然言語をパソコンで処理するための理論的背景をケーススタディーにより具体化し，品詞タグ付け・形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析とそれらを基盤に用いる自然言語処理の実践的アプリケーションとタスク（テキストの類似度・ジャンル分類・固有表現抽出など）について紹介する．演習では英語と日本語の解析ツールの使い方と自由にテキスト解析を行えるための基礎的なプログラミング知識（PythonとNLTK）を学習する．

  • 自然言語処理における重要概念の原理を説明できるとともに，従来処理手法の強みと限界を認識する．
  • 形態素解析や構文解析ツールの使い方を身につける．

統計的手法やプログラミングの事前知識の必要はないが，学習する意欲を持つことが望ましい．

詳しい情報はNLP Aのサイトからアクセスしてください．

応用自然言語処理 (NLP B)

自然言語処理論Ｂ（後期）は前半と後半に分ける．前半では前期の理論的背景をより深く学習することに加え，自然言語処理のための機械学習の基礎と複数モジュールから形成される既存のウエブベースの言語処理システムの評価手法を学習する．後半では学生が決めたテーマで実践的なプロジェクト型の実践演習を行う．

  • あらゆるジャンルや形式のテキストに対し，自然言語処理の手法を適切に応用できる．
  • プロジェクト型の研究例を通して，テキストデータの整備，処理プロセスの設計から考察を取り入れたレポートまで作成できる．

統計的手法やプログラミングの事前知識は前期で学習した程度の知識が必要となる．

詳しい情報はNLP Bのサイトからアクセスしてください．

外部リソース

NLPに関する本：

オンライン資源：

自然言語処理，機械学習や統計に関するMOOC（オンライン講義）はいくつかあります．興味の方はぜひご活用ください．

場所と時間

講義名ターム学期日時限講義室
自然言語処理論AI春火3B307/A606
自然言語処理論BII秋火3A606/B307

講義は通常大阪大学豊中キャンパスの言語文化研究科B棟307号室で行いますが，B当改修工事に伴い2018年11月以降はA棟606号室に行います．履修者分のiMacが入っているため，学生個人のノートパソコンの持ち込みは任意です．

リソース (Jupyter)

JupyterHub

Jupyterのプログラミング環境を使用するにははこちらからお入りください．アクセスするのに初回の授業で教えるパスワードが必要です．