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[黒橋 禎夫教授 研究室] |
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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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9:30~ | ![]() |
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 |
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11:00~ | ![]() |
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~ | ![]() |
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~ | ![]() |
リカレントニューラルネット RNN、LSTM |
16:30~ | ![]() |
リカレントニューラルネットの実装 PyTorchによるLSTM実装 |
9:30~ | ![]() |
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 |
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11:00~ | ![]() |
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~ | ![]() |
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 |
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16:30~ |
イベント抽出システム EventGraph、情報分析・集約 |
9:30~ | ![]() |
BERT導入・準備 Transformer、attention、BERTの基礎 |
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11:00~ | ![]() |
英語BERT 英語BERTモデルの利用、fine-tuning |
12:30~ | 休 憩 | |
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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 |
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16:30~ | ![]() |
BERT最近の話題 BERTの発展的モデル、最新の研究動向 |
9:30~ | ![]() |
自然言語処理入門 III 機械翻訳、対話システムの基礎 |
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11:00~ | ![]() |
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~ | ![]() |
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~ | ![]() |
総合課題 |
16:30~ | ![]() |
Wrap up & Discussion |