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Session3 言語メディア Session3 言語メディア ［黒橋 禎夫教授　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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10月29日（木）
9:30～ 講義 自然言語処理入門 I
自然言語処理の歴史の俯瞰, 形態素・構文解析の基礎
11:00～ 講義 ニューラルネット入門
自然言語処理におけるニューラルネット
12:30～ 休　憩
13:30～ 演習 ニューラルネット実装
深層学習フレームワークPyTorchによる実装
15:00～ 講義 リカレントニューラルネット
RNN、LSTM
16:30～ 演習 リカレントニューラルネットの実装
PyTorchによるLSTM実装
 
10月30日（金）
9:30～ 講義 自然言語処理入門 II
構文・格・文脈解析、情報検索と質問応答の基礎
11:00～ 演習 自然言語解析ツール I
テキストの抽出、クリーニング
12:30～ 休　憩
13:30～ 講義 自然言語解析ツール II
形態素解析システム Juman++
15:00～    
構文解析システム BERTKNP
16:30～    
イベント抽出システム EventGraph、情報分析・集約
 
11月5日（木）
9:30～ 講義 BERT導入・準備
Transformer、attention、BERTの基礎
11:00～ 演習 英語BERT
英語BERTモデルの利用、fine-tuning
12:30～ 休　憩
13:30～ 演習 日本語BERT
日本語BERTモデルのpre-training
15:00～    
日本語BERTモデルの利用、fine-tuning
16:30～ 講義 BERT最近の話題
BERTの発展的モデル、最新の研究動向
 
11月6日（金）
9:30～ 講義 自然言語処理入門 III
機械翻訳、対話システムの基礎
11:00～ 演習 Seq2seqモデル
Seq2seqモデルに基づく機械翻訳の実装
12:30～ 休　憩
13:30～ 演習 翻訳、要約、対話モデル
Seq2seqモデルの機械翻訳、要約、対話への適用
15:00～ 演習 総合課題
 
16:30～ 演習 Wrap up & Discussion
 
 
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