『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=77105)

EID=77105EID:77105, Map:[2003/言語モデル論], LastModified:2007年12月28日(金) 19:38:21, 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]], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 工学研究科 (授業概要) [継承]
入学年度 (必須): 西暦 2004年 (平成 16年) [継承]
名称 (必須): (英) Language Modeling (日) 言語モデル論 (読) げんごもでるろん
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コース (必須): 1.2004/[徳島大学.工学研究科.知能情報工学専攻]/[博士前期課程] [継承]
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):
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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):
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単位 (必須): 2 [継承]
目的 (必須):
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.   [継承]
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