Computational Linguistics

開講年度

2025Year

開講学期

Second Semester

科目名

Computational Linguistics

授業種別

Lecture

科目名（英語）

Computational Linguistics

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

A1100229 Computational Linguistics

担当教員

KONDO Tadahisa

単位数

2.0Credits

曜日時限

Wed.4Period

キャンパス

Shinjuku Campus

教室

A-0715教室

学位授与の方針

１基礎知識の修得 20%
２専門分野の知識・専門技術の修得 80%
３汎用的問題解決力の修得 0%
４道徳的態度と社会性の修得 0%

具体的な到達目標

計算言語学の基本を理解し、その応用力を習得する。具体的には、自然言語処理における各モジュールの仕組みを理解する。AIの仕組みや応用を考察する力を身につける．また、言語そのものの理解，人間の言語処理過程とその研究手法を修得する。

受講にあたっての前提条件

(1) コンピュータアルゴリズムに関する基礎知識があること
(2) 論理演算、証明に関する基礎知識があること
(3) 文法の基礎知識があること

授業の方法とねらい

計算言語学は、コンピュータによる検索や機械翻訳などに応用される学問である。
本講義では、その基礎部分から応用について学修する。
言語のコンピュータ上での扱いや、表現、処理法について学ぶことにより、言語をコンピュータで扱う技術的背景を理解した上で実際に応用する力を養う。
また、人間の言語処理と比較しながら、人の心理や思考を考える力を身につける。

AL・ICT活用

Discussion Debate／Group Work／Presentation／Practice Fieldwork／Support for self-learning using ICT

第1回

授業形態

対面

事前学習

自然言語処理技術を用いたサービスについて考えよう
かな漢字変換に必要な技術を考えてくる
Web検索での誤検索について考えてくる

0.5時間

授業内容

身近な自然言語処理技術とサービス
　　かな漢字変換は何を行なっているのか
　　検索システム
グループディスカッション

事後学習・事前学習

かな漢字変換の誤変換を集める

1時間

第2回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

==============オンデマンドEX＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
計算言語学とは
　　計算機で言語を処理するとは。どんなことに使われているか。
　　何ができるのか、何が難しいのか。

事後学習・事前学習

キーワード検索と正規表現の違いを実際にテキスト検索を行なって体験する

2時間

第3回

授業形態

対面

授業内容

正規表現とテキストおよび日本語の特徴
かな漢字変換と辞書

事後学習・事前学習

身近なサービス、かな漢字変換、正規表現についてまとめる
分かち書きしない日本語を人間はどうやって読んでいるか考えて来る

1時間

第4回

授業形態

対面

授業内容

形態素解析
　　形態素解析の仕組み、辞書、コスト

事後学習・事前学習

人が単語を認知し意味を理解するとはどういう過程か考えてくる

0.5時間

第5回

授業形態

対面

授業内容

単語認知モデル（言語心理学I）
　　人間の単語処理過程のモデルと単語の特性

事後学習・事前学習

人が文を解析し意味を理解するとはどういう過程か考えてくる

0.5時間

第6回

授業形態

対面

授業内容

構文解析と文法
　　構文と文法、構文木

事後学習・事前学習

人間でも解釈が曖昧になって誤解を招く例を集めておこう

1時間

第7回

授業形態

対面

授業内容

人間の文処理過程（言語心理学II）
　　人の構文解析と実験手法

事後学習・事前学習

意味をコンピュータ上で表現するとはどういうことかを考えて来る

0.5時間

第8回

授業形態

対面

授業内容

意味解析
　　コンピュータ上での意味表現、解析

レポート課題提示（ディスカッションテーマ提示）

事後学習・事前学習

ディスカッションの事前調査を行い提出する

2時間

第9回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

ディスカッション

事後学習・事前学習

ディスカッションを振り返りレポートにまとめて提出
コーパスを用いた研究と人間を被験者とする言語心理学研究の違いを考えてくる
AIはどこまで人の言語を理解できるか考えてくる

2時間

第10回

授業形態

対面

授業内容

コーパスとコーパス言語学
　　コーパスとは何か、コーパスを用いた言語研究

事後学習・事前学習

自然言語処理におけるAIモデルと人間の処理モデルの違いを考えてみる

0.5時間

第11回

授業形態

遠隔（同時双方向）

授業内容

自然言語処理技術、人間の言語処理、そしてAIまで I

ディベート課題提示と準備

事後学習・事前学習

ディベート準備

3時間

第12回

授業形態

対面

授業内容

ディベート

意味理解過程と論理　命題論理から述語論理導入

事後学習・事前学習

人の言語処理過程における論理について考えてくる

1時間

第13回

授業形態

対面

授業内容

意味理解と論理
　述語論理の演算（推論）

自然言語処理技術、人間の言語処理、そしてAIまで II

事後学習・事前学習

レポート作成，期末筆記試験の準備を行う

1時間

第14回

授業形態

別欄もしくは授業内で通知

授業内容

全体の振り返り
レポート作成指南

事後学習・事前学習

レポート作成
試験準備

5時間

第15回

授業形態

対面

授業内容

期末筆記試験

事後学習

試験でできなかった問題を振り返る
レポートを提出する

1時間

成績評価の方法

期末筆記試験70%および講義中に行う発表やディスカッション30%(準備，事後レポート)をもとに到達目標に照らして、6段階のGrade(A+,A,B,C,D,F)で評価し、D以上の者に単位を認める。

受講生へのフィードバック方法

メールにて講評（合否基準，試験結果の傾向，メッセージ）を送付する

教科書

教科書として指定はしないが，参考書として示しているものをベースに進める部分がある．
入手することを推奨する．

参考書

奥村学, 2010, 自然言語処理の基礎, コロナ社
小町監修, 2016, 自然言語処理の基本と技術, 翔泳社
他、適宜紹介する。

オフィスアワー

新宿にて，授業後の5時限目〜6時限目，または、事前にアポをとった時間に八王子又は新宿の研究室にて質問を受け付けます。メールでの問い合わせはいつでも歓迎。

受講生へのメッセージ

言語は、人間のコミュニケーションを担う最も重要なメディアです。しかし、その柔軟さゆえにコンピュータによる言語理解には複雑な処理を要し、現在においても未解決な課題が多く残されています。また、人間の言語処理過程が完全に解明されているわけでありません。自然言語処理に関して、現在の技術の応用や、未解決な課題にチャレンジする意欲のある学生の参加を期待します。

実務家担当科目

Applicable

実務経験の内容

研究開発，企画の経験がある教員が、研究調査計画，実施，発表までの経験を活かし、専門知識とディスカッションや考察を経て使える知識の修得について講義する。
企業研究所での心理言語的基礎研究，データベース開発，システム開発，公開，基礎研究成果の先端技術への適用や世の中のニーズをとらえた研究計画法なども含めて授業で伝えたい．

教職課程認定該当学科

Department of Information Design

その他の資格・認定プログラムとの関連

Syllabus data