徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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授業概要: 2005/言語モデル論

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EID
113402
EOID
383543
Map
[2004/言語モデル論]
LastModified
2007年12月28日(金) 22:26:42
Operator
大家 隆弘
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
[教務委員会委員]/[徳島大学.工学部.知能情報工学科]
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種別 必須 工学研究科 (授業概要)
入学年度 必須 西暦 2005年 (平成 17年)
名称 必須 (英) Language Modeling / (日) 言語モデル論 / (読) げんごもでるろん
コース 必須
  1. 2005/[徳島大学.工学研究科.知能情報工学専攻]/[博士前期課程]
担当教員 必須
  1. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    肩書 任意
  2. 獅々堀 正幹([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    肩書 任意
単位 必須 2
目的 必須

(日) 確率モデルを用いた自然言語のモデル化について講義し,理論と考え方を習得させる.

概要 必須

(英) Due to the availability of large text corpora, probabilistic approaches to modeling natural language text have become dominant in recent years. This lecture gives an overview of probabilistic modeling of natural language, including n-gram models, hidden Markov models, probabilistic grammars, and maximum entropy models, as well as their applications to natural language processing and information retrieval.

(日) 膨大な言語データを取り扱うことができる現在,言語現象を確率·統計的な観点からとらえる立場がますます有効になってきている.講義では,Nグラムモデル,隠れマルコフモデル,確率文法,最大エントロピーモデル等の確率的言語モデル,およびこれらのモデルの自然言語処理や情報検索への応用について述べる.

キーワード 推奨
先行科目 推奨
関連科目 推奨
要件 任意
注意 任意
目標 必須
  1. (日) 確率的言語モデルの基礎的な理論および手法を理解し,様々な問題に適用できる応用力を習得する.

計画 必須
  1. (日) 確率論および情報理論に関する基礎

  2. (日) 言語モデル理論の概要

  3. (日) 言語モデルの評価尺度

  4. (日) 言語モデルの推定1:最尤推定法

  5. (日) 言語モデルの推定2:EMアルゴリズム

  6. (日) Nグラムモデル

  7. (日) Nグラムモデルのスムージング

  8. (日) 隠れマルコフモデル

  9. (日) 隠れマルコフモデルの推定

  10. (日) 確率文法

  11. (日) 確率文法の推定

  12. (日) 最大エントロピーモデル

  13. (日) 言語モデルの応用1:自然言語処理への適用

  14. (日) 言語モデルの応用2:情報検索への適用

  15. (日) 予備日

  16. (日) レポート課題の説明

評価 必須
対象学生 任意
教科書 必須
参考資料 推奨
URL 任意
連絡先 推奨
科目コード 推奨
備考 任意

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