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科目の基本情報

開講年度	2017 年度
開講区分	工学研究科(博士前期課程)情報工学専攻
領域	主領域 : C
受講対象学生	大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次, 2年次
選択・必修
授業科目名	言語工学演習II
	げんごこうがくえんしゅう　に
	Language Engineering Exercise II
単位数	1 単位
他学部・他研究科からの受講	他専攻の学生の受講可
市民開放授業	市民開放授業ではない
開講学期	後期
開講時間	金曜日 1, 2時限
開講場所
担当教員	河合　敦夫（工学研究科情報工学専攻）

学習の目的と方法

授業の概要	統計的言語解析を進めるに上で統計学は必要不可欠かつ有効な科学的検証手段である．統計学の基礎と使い方を正しく身につければ，言語データや解析結果に対しての扱い方，検証方法，考察において大きな武器となり得る．そこで本授業では，言語工学に応用可能な統計学に関する文献を選定し，輪講型式を取って詳しく読み進めていく．また，適宜討論の時間を設け，相互に意見や考えを述べる機会を持ち，統計的言語処理や評価方法に関する深い理解と論理的考察能力を養う．
学習の目的
学習の到達目標	・言語処理における統計学的検証手法を身につける．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目 ○ 全学の教育目標 感じる力 　感性 　共感 　倫理観 　モチベーション 　主体的学習力 　心身の健康に対する意識 考える力 　幅広い教養 　専門知識・技術 　論理的思考力 　課題探求力 　問題解決力 　批判的思考力 コミュニケーション力 　情報受発信力 　討論・対話力 　指導力・協調性 　社会人としての態度 　実践外国語力 生きる力 　感じる力、考える力、コミュニケーション力を総合した力
授業の方法	演習
授業の特徴
教科書	丹後俊郎：統計学のセンス，朝倉書店 長尾真他：自然言語処理, 岩波書店. 徳永健伸：情報検索と言語処理，東京大学出版会． 北研二：確率的言語モデル，東京大学出版会 IDan Jurafsky 他：Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition ，Prentice Hall Series in Artificial Intelligence.
参考書
成績評価方法と基準	輪読状況，討論，発言を評価する．
オフィスアワー	毎週金曜日13:00〜15:00
受講要件
予め履修が望ましい科目	確率統計学，人工知能Ⅱ（データベース論）
発展科目
授業改善への工夫
その他

授業計画

キーワード	統計学的推測，言語データ，検定，交絡因子
Key Word(s)
学習内容	1. 言語工学と統計学 2. 言語処理データの整理 3. 統計的推測の基礎 4. 飛び離れたデータの棄却検定 5. 平均値に関する推測 6. 相関係数と回帰直線に関する推測 7. 比率と分割表に関する推論 8. 分散分析 9. 標本の規模 10. 打ち切りデータを含む実験結果に関する推測 11. 多重比較 12. 重み付けと効果の関係の検出 13. 交絡因子の調整 14. 言語工学的に意味のある差を積極的に評価する検定 15. 多変量解析
学習課題(予習・復習)

ナンバリングコード(試行)	EN-INAP-5

※最初の2文字は開講主体、続く4文字は分野、最後の数字は開講レベルを表します。 ナンバリングコード一覧表はこちら