K12 推論・知識処理・自然言語処理

授業概要

記号処理と推論を中心とした知識の扱い、および、日本語・英語テキスト・参考書:を主な対象とした自然言語処理について学ぶ。

担当者

上田 和紀、菅原 俊治(早稲田大学)ほか

到達目標

以下の知識およびスキルの取得を目標とする。
– 記号処理と推論を中心とした知識処理の技法について理解している。
– 実問題をマルチエージェントによりモデル化し処理を通じて知見を得ることができる。
– 自然言語処理の技法について理解している。
– 多様なテキストに対して自然言語処理を適用して知識や知見を得ることができる。

準備学習・前提知識

– 組込み・ネットワークプログラミングの基礎
– 論理学の基礎

履修時間

時数:8コマ  時間数:12時間

計画(2019年開講予定)

第 1 回: 知識処理の基礎とプロダクションシステム
第 2 回: 意味ネットワークとフレームおよび述語論理
第 3 回: 自律エージェントおよびマルチエージェント
第 4 回: マルチエージェント総合演習
第 5 回: コーパス統計と言語モデルおよびベクトル空間モデル
第 6 回: 構文解析と意味解析
第 7 回: 自然言語処理総合演習 1
第 8 回: 自然言語処理総合演習 2、まとめ

開講場所

WASEDA NEO 教室10

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