【授業の目的】
1) 普段何気なく使う言葉をコンピューターで処理して，人間が活用できるようにするための工学的なアプローチを学ぶことを目的とする．
2) 言語理論から始まり，様々な解析技術を学ぶ．基本的な形態素解析，構文解析から現在幅広く活用されているAI（深層学習）によるテキストマイニングや自然言語処理技術の理解，習得を目的とする．
【授業の到達目標】
1) コンピューターでテキストや自然言語を処理するための基本的な仕組みを説明できる．
2) 自然言語を解析するための形態素解析，構文解析等の方法を理解する．
3) AI（深層学習）を用いたテキストマイニングの手法を理解する．
【授業概要（キーワード）】
自然言語処理，形態素解析，構文解析，深層学習
【科目の位置付け】
新しい産業や新技術の創造に繋がる能力を身に着ける（カリキュラムポリシーの１(６)に相当）
【SDGs（持続可能な開発目標）】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
【授業計画】
・授業の方法
90分間の講義を中心とするが、その中で演習も行っていく．
・日程
第1-7週 テキストマイニング，自然言語処理入門
第8-14週 AI(深層学習）とテキストマイニングへの応用
第15週 定期試験とまとめ
（上記は予定であり，変更の可能性あり）
【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
板書される講義内容をノートに筆記して内容の理解につとめる．自分で深く考えることが大切です．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
授業内容をよく復習して理解を深めること．理解できなかった点は積極的に質問すること．
【成績の評価】
・基準
1)コンピューターでテキストや自然言語を処理するための基本的な仕組みを説明できること．
2) 自然言語を解析するための形態素解析，構文解析等の方法を理解すること．
3) AI(深層学習）を用いたテキストマイニングの手法を理解すること．
・方法
授業への出席および期末試験の結果により、総合的に成績を評価する．
【テキスト・参考書】
テキスト：
「自然言語処理の基礎」（奥村 学、コロナ社）
「これならわかる深層学習入門 」（瀧 雅人、講談社）
【その他】
・学生へのメッセージ
授業に毎回出席して、十分に理解するようにして下さい．
・オフィス・アワー
質問等は授業後に随時受けつけますが、それ以外でも構いません．
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