Session3 言語メディア Session3 言語メディア [黒橋研究室]
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自然言語処理に関して、その歴史から最新の研究動向までを概観するとともに、基本的な言語解析システムおよび感情分析・翻訳・要約などの応用システムについて具体的に実装しながら理解を深めます。

 
黒橋 禎夫
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
黒橋 禎夫
黒橋 禎夫
前提知識 Pythonプログラミングに関する基礎知識(参考図書:Pythonチュートリアル第3版(オライリー))、ベクトル・行列・確率に関する基礎知識
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11月21日(木)
9:30~ 講義 自然言語処理の歴史、形態素・構文解析
自然言語処理の歴史の俯瞰, 形態素・構文解析の基礎
11:00~ 演習 自然言語処理 ことはじめ
深層学習フレームワーク PyTorch
12:30~ 休 憩
13:30~ 演習 自然言語解析ことはじめ
ニューラルネット(NN)に基づく自然言語処理の基本, RNN・LSTM言語モデル, 形態素解析, 形態素解析辞書への登録
18:00~ 懇親会
 
11月22日(金)
9:30~ 講義 情報抽出・QA・対話・検索
情報抽出・QA・対話・検索の基礎
11:00~ 演習 自然言語解析ツール
テキスト前処理(クリーニング, 文切りなど), 形態素解析システムJuman++
12:30~ 休 憩
13:30~ 講義 自然言語解析ツール
構文解析システムNNKNP++, イベント抽出システムEventGraph, 解析結果の可視化, 情報分析・集約
 
11月28日(木)
9:30~ 演習 BERTによる自然言語処理
BERTの解説, attention, Transformer, BERTのpre-training
12:30~ 休 憩
13:30~ 演習 BERTによる自然言語処理
BERTのfine-tuning, 感情分析や固有表現認識などの1文入力タスクにおけるBERTの利用, QAなどの2文入力タスクにおけるBERTの利用
 
11月29日(金)
9:30~ 講義 翻訳・要約
翻訳・要約の基礎
11:00~ 演習 翻訳・要約
seq2seqモデルを用いた翻訳・要約
12:30~ 休 憩
13:30~ 演習 seq2seq系タスク
seq2seqモデルを用いた翻訳・要約およびその他の応用
16:30~ 演習 Wrap up & Discussion
 
18:00~ 懇親会
 
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