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| 開講年度 | 2019 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 |
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| 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 | |
| ナンバリングコード | 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。 |
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| 開放科目 | ||
| 開講学期 |
後期 |
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| 開講時間 |
金曜日 1, 2時限 |
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| 開講場所 | ||
| 担当教員 | 河合 敦夫（工学研究科情報工学専攻） | |
| 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． |
|---|---|
| 学修の目的 | |
| 学修の到達目標 | ・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 |
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| 成績評価方法と基準 | 輪読状況，討論，発言を評価する． |
| 授業の方法 | 演習 |
| 授業の特徴 | |
| 授業改善の工夫 | |
| 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 | |
| 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 | |
| その他 |
| MoodleのコースURL |
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| キーワード | 統計学的推測，言語データ，検定，交絡因子 |
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| Key Word(s) | |
| 学修内容 | 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 |
| 事前・事後学修の内容 |