情報数理講究1 （松崎）

Research in Information Mathematics 1 （松崎）

991J415

14MAAPM503

松崎　拓也

Takuya Matsuzaki

2024年度前期

1st Semester

月曜3限

Monday, 3rd period

理学研究科　応用数学専攻

Department of Applied Mathematics, Graduate School of Science

2.0単位

講義

Lecture

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① [対面]対面授業/ [On-site] On-site class

学術論文および専門書を通して自然言語処理のための理論と技術について学習する。

We study theories and techniques for natural language processing through academic papers and other reading materials.

自然言語処理の数理的背景と種々の技法について理解する。

本専攻のカリキュラム・ポリシーに定める「統計科学・計算数学・情報数理のうち情報数理を主研究部門とする一方で、3部門を横断的に学習・研究することができるよう」ことを実現するための科目です。また、本専攻のディプロマ・ポリシーに定める「応用数学の分野において高度な専門的学識と研究能力を持つことで、論理的・批判的に思考し、専門分野及び関連分野の諸問題を能動的に解決することができる能力」および「専門分野及び関連する分野における諸問題に対処することができるための教養と国際的な視点と対話能力」を養うための科目です。

Understanding the background theories and various techniques of natural language processing.

基本的な自然言語処理技術について説明することができ、実際に活用することができる。

To be able to explain and also to apply basic techniques of natural language processing.

リンク先の [評価項目と科目の対応一覧]から確認できます（学部対象）。
履修登録の際に参照ください。
​You can check this from “Correspondence table between grading items and subjects” by following the link(for departments).
https://www.tus.ac.jp/fd/ict_tusrubric/​​​

課題に対する作文　Essay／ディベート・ディスカッション　Debate/Discussion／グループワーク　Group work／プレゼンテーション　Presentation

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各回の講義内容を十分に復習すること。

Review the content of each lecture.

レポート課題によって評価する。

Grades will be evaluated based on technical reports.

・S：到達目標を十分に達成し、極めて優秀な成果を収めている
・A：到達目標を十分に達成している
・B：到達目標を達成している
・C：到達目標を最低限達成している
・D：到達目標を達成していない
・-：学修成果の評価を判断する要件を欠格している

・S：Achieved outcomes, excellent result
・A：Achieved outcomes, good result
・B：Achieved outcomes
・C：Minimally achieved outcomes
・D：Did not achieve outcomes
・-：Failed to meet even the minimal requirements for evaluation

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教科書および一部の参考書は、MyKiTS (教科書販売サイト) から検索・購入可能です。
​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/​​​

It is possible to search for and purchase textbooks and certain reference materials at MyKiTS (online textbook store).
​​https://mirai.kinokuniya.co.jp/tokyorika/

必要に応じて指定する。

Specified when necessary.

以下の内容について解説を行う。

1. 自然言語データの表現
Natural language data representation

2. 形式言語理論（１）：有限状態オートマトンと文脈自由文法
Formal language theory (1): finite state automaton and context-free grammar

3. 形式言語理論（２）：述語論理とラムダ計算
Formal language theory (2): predicate logic and lambda calculus

4. 文法理論の基礎
Basic syntactic theory

5. 意味表現の基礎
Semantic representations

6. 形態素解析モデル・アルゴリズム
Morphological analysis models and algorithms

7. 構文解析モデル・アルゴリズム
Syntactic parsing models and algorithms

8. 意味解析モデル・アルゴリズム
Semantic analysis models and algorithms

9. 談話構造解析モデル
Discourse structure analysis models

10. 推論アルゴリズムの基礎
Basic inference algorithms

11〜15. 自然言語処理応用システム
Natural language application systems

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