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講義概要/Course Information

2024/07/19 現在

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
開講年度 /Academic year	2024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号館703室
公開E-mail /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	2024/03/19 17:22:03	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（自然言語）に関する最近の研究について広く理解することである。特に、近年の発展がめざましい自然言語処理の動向や言語認知科学について講義する。 The objective of this course is to gain a wider understanding on advanced topics on human language from computational, cognitive, psychological and linguistic perspectives. In particular, I give lectures about research topics on natural language processing and cognitive science of language.
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）	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）	なし Not applicable.
教科書等（1,000文字以内） /Course textbooks and materials（up to 1,000 letters）	教科書は用いず、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）	(a) 英語タイプ: Cc (b) 授業内容 第１回　言語や知能に関する諸科学の基礎(1)：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・基礎(1)：構文解析、係り受け解析 第４回　自然言語処理・基礎(2)：意味解析 第５回　自然言語処理・基礎(3)：談話構造解析 第6回　自然言語処理・応用(1)：言語統計と言語モデリング 第7回　自然言語処理・応用(2)：ニューラル言語処理(1) 第8回　自然言語処理・応用(3)：ニューラル言語処理（２） 第9回　自然言語処理・応用(4)：テキスト分類・クラスタリング、感情分析 第10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11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12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13回　自然言語処理の新展開：大規模言語モデルによる自然言語処理 第14回　社会的知能と言語理解(1)：心の理論とその発達 第15回　社会的知能と言語理解(2)：心の理論と語用論（グライスの理論、関連性理論）の関係、擬人化 (a) English type: Cc (b) The schedule of this course is as follows: 1.  Fundamentals of language and intelligence (1): History of AI and cognitive science 2.  Fundamentals of language and intelligence (2): Turing machine, Turing test 3.  Natural language processing　- Fundamentals (1): Syntactic parsing, dependency parsing 4.  Natural language processing - Fundamentals (2): Semantic analysis 5.  Natural language processing - Fundamentals (3): Discourse analysis 6.  Natural language processing - Applications (1): Language statistics and language modeling 7.  Natural language processing - Applications (2): Neural language processing (1) 8.  Natural language processing - Applications (3): Neural language processing (2) 9.  Natural language processing - Applications (4): Text classification and clustering, sentiment analysis 10.  Lexical representation and vector semantics (1): Cognitive model of lexical representation, symbol grounding problem 11.  Lexical representation and vector semantics (2): Basic method of vector semantics and its extensions 12.  Lexical representation and vector semantics (3): Prediction (neural network) model for vector semantics 13. Natural language processing - Recent advances: Large language model and its application to natural language processing 14. Social intelligence and language understanding (1): Theory of mind (ToM) and its development 15. Social intelligence and language understanding (2): Relation between ToM and pragmatics (Grice's theory and relevance theory), anthropomorphism
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
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５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 16:15-17:45 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言語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	なし Not applicable
キーワード /Keywords	認知、言語、知能 Cognition, Language, Intelligence