
科目の概要
アンケート調査の自由記述回答、インタビュー調査、会議録等においては、膨大なテキストデータから重要な事実を抽出する必要がある。そこで、テキストデータをいかに計量的に分析し、客観的に提示するかについて、実際のデータを使って分析しながら学び、分析結果の効果的な視覚的表示方法について、まず自然言語処理の基礎的手法からはじめ、応用的な手法についても学ぶ。 本科目は演習科目に位置付けられ、学生の積極的な参加、問題演習への取り組みが求められる。
科目情報
履修想定年次
3年次
単位数
2単位
開講Q
1-2Q
科目属性
選択
授業の方法
演習科目
評価方法
確認テスト、分析レポート
前提科目
(推奨)
(推奨)
前提科目
(強く推奨)
(強く推奨)
後継科目
(推奨)
(推奨)
科目ナンバリング
INF-3-C3-1200-023
到達目標
テキストデータを計量的に分析できるようになる。一般的な統計解析手法や多変量解析の手法についても十分に使えるようにし、テキストデータを多角的に分析できる知識を習得することを目標とする。
教科書・参考書
[教科書]
- 順次公開予定
[参考書]
- 順次公開予定
授業時間外の学修
順次公開予定
特記事項
2026年2月27日現在。内容が更新される場合があります。
授業計画
第1回ガイダンス、1.自然言語処理概要
第1回
ガイダンス、1.自然言語処理概要
第2回自然言語処理の基礎知識
第2回
自然言語処理の基礎知識
第3回文字列、テキスト処理
第3回
文字列、テキスト処理
第4回形態素解析1
第4回
形態素解析1
第5回形態素解析2
第5回
形態素解析2
第6回構文解析1
第6回
構文解析1
第7回構文解析2
第7回
構文解析2
第8回構文解析2
第8回
構文解析2
第9回構文解析2
第9回
構文解析2
第10回
第10回
第11回
第11回
第12回
第12回
第13回
第13回
第14回
第14回
第15回
第15回
