☆計算言語学特論（Computational Linguistics）[2306]

＜授業のねらい及び具体的な到達目標＞

計算言語学は文字通りコンピュータを用いて言語をデータとして扱う言語学の一つの分野を指します。
一般に自然言語処理と呼ばれる領域と同じに扱われることもあります。
本授業では、人間が普段使用しているままの「ことば」をコンピュータによって処理する自然言語処理の基本を理解し習得すると同時に、
人間の言語処理のしくみや、その研究手法についてクラスで議論することで、残された課題解決に向けて考える力を身につけることを
目標としています。

Aim and Specific Goals:
Computational Linguistics and Natural Language Processing (NLP) are impressive research fields of computer science. This course provides knowledge of basic processes (main modules) of the natural language processing system and knowledge of mechanism of the human language processing with several research methods in psycholinguistics.
Students acquire skills to consider deeply by themselves and discussion with other members how to
solve the remaining problems of the fields.

＜授業計画及び準備学習＞

１．ガイダンス（自然言語とは）
２．日本語の音声・文字、文
３．日本語コーパスとテキスト処理（言語資源、ビッグデータ）
４．形態素解析と辞書（モジュール１）
５．構文解析と文法（モジュール２）
６．意味解析と高次処理（知識表現）
　　＊中間レポート提示
７．自然言語処理技術の復習（ブレスト＆ディスカッション）
８．自然言語処理技術の応用
９．人間の言語処理（単語、レキシコン、読み）
１０．心理言語学とコーパス言語学
１１．言語産出（発話プラン、語順、韻律）
１２．言語発達と学習システム
１３．自然言語処理技術と人間の言語処理の復習（ディベート）
　　　＊最終レポート提示
１４．振り返り

Subjects in the course:
1. Guidance (What is Natural Language)
2. Characteristics of speech, character, and text of Japanese
3. Japanese corpus and text processing (Language Resources, Big data)
4. Morphological analysis and dictionary (module 1)
5. Parser and grammar (module 2)
6. Semantic analysis and higher level processing (knowledge representation)
*A midterm report is assigned
7. Review of the NLP technology (brainstorming and discussion)
8. Applications of NLP
9. Human language processing (word, lexicon, reading)
10. Psycholinguistics and Corpus linguistics
11. Speech production（production plan, word order, prosody）
12. Language acquisition and learning system
13. NLP technology and human language processing (debate)
*A term-end report is assigned
14. Review of the course contents

＜成績評価方法及び水準＞

中間と最終の課題レポート評価60%および講義中に行う発表やディスカッション40%をもとに評価する。

Evaluation:
Students must submit two reports at the midterm and the end of term. The final evaluation would proceed by the grade of the reports (70%) and activities in the class works (40%). Sixty points of the score would be a standard mark.

＜教科書＞

特に指定しません。

Texts are not appointed particularly.

＜参考書＞

荻原他訳, 2010, 入門自然言語処理　オライリー・ジャパン.
Francis Bondら (編), 2016, “Readings in Japanese Natural Language Processing,” CSLI publication.
他、適宜紹介する。

Hagiwara et al. (transl.), 2010, “Nyumon Shizengengo-shori”, Oreilly Japan.
Francis Bond et al. (ed.), 2016, “Readings in Japanese Natural Language Processing,” CSLI publication.
Additional references are appointed in some classes.

＜オフィスアワー＞

八王子：授業後すぐ、または、火曜日４限と５限に八王子２号館６階研究室にて、もしくは、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。

Office hour:
The office hour is the 4th and 5th period on Wednesday at the lab(2-606) in Hachioji campus and the lecture room light after each class. Also, students’ visits to labs (both in Shijuku and Hachioji) with an appointment and e-mails are welcome.

＜学生へのメッセージ＞

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。

Message:
The language is the most important media for human communication. Computer systems need complicated processes to understand the message of inputs by the NL because of flexible linguistic performances. Therefore, there are still many problems remaining in NLP. The mechanism of human language processing is also still mystery. Students who have a will to challenge solving the remaining problems and mysteries are welcome.