授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
36455:Introduction to Computational Linguistics(G1) 2023 秋セメスター 水4 経済学部,経営学部,産業社会学部,国際関係学部,政策科学部,文学部,映像学部,理工学部,情報理工学部,生命科学部,薬学部,スポーツ健康科学部 金丸 敏幸 2

キャンパス

BKC

授業施設

コラーニングⅡ　６０５号教室

授業で利用する言語

English

授業の概要と方法

This course, Introduction to Computational Linguistics, provides a comprehensive and non-technical overview of the field. In particular, we will explore the fundamentals of linguistics, focusing on the units of analysis of language at various levels. In addition, various techniques of natural language processing and applications such as machine translation will be also explored. Class assignments must be submitted electronically through the manaba+R.
Keyword: Language; Linguistics; Natural Language Processing; Machine Translation

受講生の到達目標

On successful completion of the course, students will:

1. be able to use key terms in linguistics.
2. expand their knowledge in English/Japanese lanugage.
3. understand ways in which topics in computational linguistics are related with those in subfields of linguistics.
4. be familiar with approaches to process language computationally.

事前に履修しておくことが望まれる科目

This class is open for the students with the following English ability: a TOEFL ITP®test score between 480 and 530, a TOEFL iBT®test score between 55 and 71, a TOEIC®test score between 580 and 630, an IELTS score above 5.0, or equivalent.
＊TOEIC®, TOEFL®はEducational Testing Service(ETS)の登録商標です。

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1

Introduction

course overview, features of language, subfields of linguistics

2

Computational linguistics overview

purpose, related fields, natural language processing, applications and technology

3

Morphology

word formation, type of morphemes, affixes

4

Morphological analysis

English tokenize, Japanese morphological analysis

5

Grammar

words, phrases, parts of speech, English grammar

6

Syntax

generative grammar, tree representation, syntactic parsing

7

Japanese grammar

dependency grammar, dependency parser

8

Semantics

semantic features, synonymy, polysemy

9

Pragmatics

context, reference, speech act, politeness

10

Discourse

cohesion, coherence, Gricean maxims, schemas

11

Context analysis

anaphora resolution, rhetorical structure

12

Language aquisition

acquision schedule, acquisition process, second language aquisition

13

Machine translation (1)

phrase based translation, translation model, language model

14

Neural language processing

neural network model, neural language model, distributed representaion

15

Machine translation (2)

neural machine translation, seq2seq model, attention

授業実施形態

BCP停止の場合は、BCPレベル0～2の記載どおりに授業が行われます。
During the suspension period of BCP, classes will be as described in BCP levels 0-2.

BCPレベルにかかわらず、15回ライブ配信型授業である。

授業外学習の指示

Study guide for each topic will be posted on manaba+R. Please be sure to check manaba+R regularly to receive up-to-date instructions on what needs to be done.

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記）

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

Assignments: 80%
Final report: 20%

成績評価方法(備考)

受講および研究に関するアドバイス

教科書

教科書(使用頻度、その他補足)

参考書

書名 著者 出版社 ISBNコード 備考
The Study of Language Eighth Edition George Yule Cambridge University Press 9781009233408

参考書(使用頻度、その他補足)

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

manaba+R

備考

【科目ナンバリング・カリキュラムマップはこちらから/Click here to see the Curriculum-Map and Course-Numbering】
URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/