2015

概要

英語で書かれた自然言語処理のテキストを用い、自然言語処理の基礎を学びます。
  • 担当の人を決めて内容を説明します。最低限キーワードの説明ができるくらい理解することが目標です。
  • 全訳を作る必要はありませんが、英語力に自信のない人は作る方がよいかもしれません。ただし、和訳のみを読み上げないでください。英文を見ないで和訳のみ読み上げると、聞いている人はついていけなくなります。同様に、訳を事前に準備するにしても、華麗な訳を作るのではなく、頭からなるだけ英文の構造を変えずに説明するようにしてください。他の人は英文を読みながら聞くので、構造を大幅に変えられるとついていけなくなります。
  • レジュメを作ると聞いている人の助けになります。ただし、作成は義務ではありません。スライドを使って説明すると、本文ではなくスライド(のみ)を見てしまいがちになりますが、英文を読んで理解することがこの勉強会のねらいです。
  • 担当以外の人は予習する必要はありませんが、自分が担当の場合、準備していて分からない箇所があったら気軽に他の人に相談してください。

教科書

Martin and Jurafsky. 2009. Speech and Language Processing. 2nd ed. Pearson International.
正誤表

分担

基礎編と応用編に分けました。

I Words

  • Chapter 1: Introduction [16p]
  • Chapter 2: Regular Expressions and Automata [28p]
  • Chapter 3: Words and Transducers [38p]
  • Chapter 4: N-grams [40p]
  • Chapter 5: Part-of-Speech Tagging [50p]
  • Chapter 6: Hidden Markov and Maximum Entropy Models [42p]

II Speech(やらない)

  • Chapter 7: Phonetics
  • Chapter 8: Speech Synthesis
  • Chapter 9: Automatic Speech Recognition
  • Chapter 10: Speech Recognition: Advanced Topics
  • Chapter 11: Computational Phonology

III Syntax

  • Chapter 12: Formal Grammars of English
  • Chapter 13: Syntactic Parsing
  • Chapter 14: Statistical Parsing
  • Chapter 15: Features and Unification
  • Chapter 16: Language and Complexity

IV Semantics and Pragmatics

  • Chapter 17: The Representation of Meaning
  • Chapter 18: Computational Semantics
  • Chapter 19: Lexical Semantics
  • Chapter 20: Computational Lexical Semantics
  • Chapter 21: Computational Discourse

V Applications

  • Chapter 22: Information Extraction
  • Chapter 23: Question Answering and Summarization
  • Chapter 24: Dialog and Conversational Agents
  • Chapter 25: Machine Translation
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