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) |
言語認知システム特論 | ||
|---|---|---|---|
| 英文授業科目名 /Course title (English) |
Advanced Topics in Language and Cognitive Systems | ||
| 科目番号 /Code |
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| 開講年度 /Academic year |
2017年度 | 開講年次 /Year offered |
全学年 |
| 開講学期 /Semester(s) offered |
前学期 | 開講コース・課程 /Faculty offering the course |
博士前期課程、博士後期課程 |
| 授業の方法 /Teaching method |
講義 | 単位数 /Credits |
2 |
| 科目区分 /Category |
大学院専門教育科目 - 専門科目Ⅱ | ||
| 開講類・専攻 /Cluster/Department |
情報学専攻 | ||
| 担当教員名 /Lecturer(s) |
内海 彰 | ||
| 居室 /Office |
西5-703 | ||
| 公開E-mail |
utsumi@uec.ac.jp | ||
| 授業関連Webページ /Course website |
http://www.utm.inf.uec.ac.jp/~utsumi/lecture/langcog/ | ||
| 更新日 /Last update |
2017/03/09 21:12:43 | 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） |
本講義の目的は，計算論，認知科学，心理学，言語学などの様々な視点から，人間の言語や知能に関する最新の研究について広く理解することである．具体的には，自然言語を対象とした認知科学，自然言語処理や人工知能の研究を講義する． The objective of this course is to gain a wider understanding on advanced topics on human language from computational, cognitive, psychological and linguistic perspectives. I give lectures about research topics on natural language in the fields of cognitive science, natural language processing and artificial intelligence. |
|---|---|
| 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． Not applicable. |
| 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． Not applicable. |
| 教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters） |
特になし．必要に応じて資料を配布する． There is no required textbook, but I will provide the handouts as needed. |
| 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） |
以下に示す主要な話題に沿って講義する． 第１回 言語や知能に関する諸科学の基礎(1)：多重知能，人工知能・認知科学の歴史 第２回 言語や知能に関する諸科学の基礎(2)：チューリングマシン，チューリングテスト 第３回 自然言語処理(1)：構文解析，係り受け解析 第４回 自然言語処理(2)：意味解析，意味空間モデルによる意味表現 第５回 自然言語処理(3)：談話構造解析，情報検索 第６回 自然言語処理(4)：テキスト分類・クラスタリング，感情分析 第７回 単語の意味表現とベクトル意味論(1)：単語の意味表現の認知モデル，記号接地問題 第８回 単語の意味表現とベクトル意味論(2)：ベクトル意味論の基本的手法とその改良 第９回 単語の意味表現とベクトル意味論(3)：予測モデル（ニューラルネット）による意味空間の生成 第10回 社会的知能と言語理解(1)：心の理論とその発達 第11回 社会的知能と言語理解(2)：語用論（グライスの理論，関連性理論） 第12回 社会的知能と言語理解(3)：心の理論と語用論の関係，擬人化 第13回 言語獲得：言語生得説と普遍文法，語彙の初期獲得 第14回 社会的知能と言語の起源 第15回 非字義的な表現の理解：比喩，皮肉 The schedule of this course is as follows: 1. Fundamentals of language and intelligence (1): History of AI and cognitive science, multiple intelligence 2. Fundamentals of language and intelligence (2): Turing machine, Turing test 3. Natural language processing (1): Syntactic parsing, dependency parsing 4. Natural language processing (2): Semantic analysis 5. Natural language processing (3): Discourse analysis, information retrieval 6. Natural language processing (4): Text classification and clustering, sentiment analysis 7. Lexical representation and vector semantics (1): Cognitive model of lexical representation, symbol grounding problem 8. Lexical representation and vector semantics (2): Basic method of vector semantics and its extensions 9. Lexical representation and vector semantics (3): Prediction (neural network) model for vector semantics 10. Social intelligence and language understanding (1): Theory of mind and its development 11. Social intelligence and language understanding (2): Pragmatics (Grice's theory and relevance theory) 12. Social intelligence and language understanding (3): Relation between Theory of Mind and pragmatics, anthropomorphism 13. Language acquisition: linguistic nativism and language universals, early lexical acquisition 14. Social intelligence and the origin of language 15. Nonliteral language understanding: Metaphor and irony |
| 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． I expect you to read the presentation slide for the next week, which can be drawn from the Web page, as well as to understand the lectures. |
| 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： 学期末のレポートの結果から評価する． (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． ・講義で取り上げた内容をおおよそ理解している． さらに，授業で取り上げた内容を用いて新たな問題設定をしたり，独自の妥当な見解を持つにいたる場合には，「優」以上の評価とする． (a) Assessment: Your grade is assessed based on your final report. (b) Assessment criterion: You shall pass the course if you are judged to understand the lectures. In addition, your grade shall be "A" if you find a new question, or provide a novel idea, opinion, or insight, on the topics I talked about in the lectures. |
| オフィスアワー： 授業相談（1,000文字以内） /Office hours（up to 1,000 letters） |
月曜３限（前期） 上記以外の時間帯を希望する際には，電子メールで事前に連絡すること． Monday 13:00-14:30 I strongly encourage you to come to office hours. If that is not possible, you can contact me via email. |
| 学生へのメッセージ（1,000文字以内） /Message for students（up to 1,000 letters） |
人間の知やことばはだれしも身近な存在である．前提とする知識は必要ないので，人間の知やことばに興味を持つ学生の受講を歓迎する．この講義を通じて人間の知に関する研究の学際性，面白さや難しさを実感してもらいたい． We all are concerned with human intelligence and language. Any students who are interested in human language, cognition and intelligence are welcome to this class. I hope you will enjoy this fascinating interdisciplinary research topics on natural language, cognition, and intelligence. |
| その他 /Others |
特になし． Not applicable. |
| キーワード /Keywords |
認知，言語，知能 Cognition, Language, Intelligence |