シラバス参照
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シラバス参照
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| 講義概要/Course Information |
| 科目基礎情報/General Information |
| 授業科目名 /Course title (Japanese) |
言語認知工学 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Language and Cognitive Engineering | ||
| 科目番号 /Code |
INS601a INS602b | ||
| 開講年度 /Academic year |
2019年度 | 開講年次 /Year offered |
3 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
後学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
情報理工学域 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
専門科目 | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
Ⅰ類 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
内海 彰 | ||
| 居室 /Office |
西5-703 | ||
| 公開E-mail |
utsumi@inf.uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
http://www.utm.inf.uec.ac.jp/~utsumi/lecture/cog/ | ||
| 更新日 /Last update |
2019/03/05 17:07:24 | 更新状況 /Update status |
公開中 /now open to public |
| 講義情報/Course Description |
| 主題および 達成目標（2,000文字以内） /Themes and goals（up to 2,000 letters） |
認知科学（特に言語理解に関する認知）における数理モデル・計算モデルの役割について理解するとともに，情報検索などの言語情報処理への工学的応用について講義する． |
|---|---|
| 前もって履修 しておくべき科目（1,000文字以内） /Prerequisites（up to 1,000 letters） |
特になし． |
| 前もって履修しておくこ とが望ましい科目（1,000文字以内） /Recommended prerequisites and preparation（up to 1,000 letters） |
特になし． |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
教科書は特に指定しない．適宜，プリント・資料を配布する． 参考書については，授業中にトピックごとにいくつか紹介する． |
| 授業内容と その進め方（2,000文字以内） /Course outline and weekly schedule（up to 2,000 letters） |
(a) 授業内容 第１回：序論（自然言語に関する基礎知識，認知科学における計算・数理モデルの役割） 第２回：単語の意味（連想，意味的関係の種類，意味の表現方法） 第３回：単語の意味（意味の表現方法，グラウンディング） 第４回：単語認知（プライミング法，単語認知に関わる諸要因） 第５回：単語認知（語彙的曖昧さの解消の認知モデル） 第６回：コネクショニストモデル（ニューラルネットワークの数理） 第７回：コネクショニストモデル（言語認知への応用） 第８回：意味空間モデル（原理と構成方法，LSA） 第９回：意味空間モデル（言語認知への応用，コネクショニストモデルとの比較） 第10回：情報検索（情報検索の原理，検索モデルとしての意味空間モデル） 第11回：情報検索（検索システムの評価方法）， ネットワーク分析とリンク分析（スケールフリーネットワーク） 第12回：ネットワーク分析とリンク分析（リンク解析，PageRank），構文解析と文理解（構文解析） 第13回：構文解析と文理解（構文解析モデル，袋小路文） 第14回：言語発達（チョムスキーの言語理論，言語獲得の計算モデル） 第15回：言語認知に関する他の諸問題（非字義的な表現，語用論，テキスト理解） (b) 授業の進め方： 基本的にスライドやプリントを用いて講義を行うが，授業時間中に適宜，簡単な演習を課す． |
| 実務経験を活かした 授業内容 (実務経験内容も含む) /Course content utilizing practical experience |
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| 授業時間外の学習 （予習・復習等）（1,000文字以内） /Preparation and review outside class（up to 1,000 letters） |
復習によって授業内容を理解するとともに，Web上の公開される次週以降の資料を予習する．これらの授業時間外の学習をどのくらい行ったかを，計４回の小テストまたはレポート（成績評価方法及び評価基準の項目を参照）で確認する． |
| 成績評価方法 および評価基準 （最低達成基準を含む） （1,000文字以内） /Evaluation and grading （up to 1,000 letters） |
(a) 評価方法： ４回の小テストおよび学期末試験の結果から，以下のように総合評価する． 成績評価＝(小テストまたはレポートの評価点×10％)×4回＋(学期末試験の評価点×60％) (b) 評価基準： 以下の到達レベルをもって合格の最低基準とする． (1)認知モデルの各種の手法を正しく理解すること． (2)認知科学の工学的応用を正しく理解すること． |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
適宜相談に応じるが，できる限り電子メールで事前に連絡すること． |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
コンピュータシステムに関わるすべての人が知っておくべき内容なので，将来システムエンジニアやコンピュータ関係の技術者や研究者を目指す人はぜひ受講してください． |
| その他 /Others |
特になし． |
| キーワード /Keywords |
認知モデル，言語理解，意味表現，コネクショニストモデル，ベクトル空間モデル，記号処理モデル，ネットワーク科学，情報検索 |