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目次

  • 1 「ことば」とは,「言語」とは,そして「情報」とは
    • 1.「ことば」とは
    • 2.「情報」とは
    • 3.「言語」とは
    • 4.「情報処理」とは
    • 5.本書の構成
  • 2 「育ち」に潜む情報
    • 1.コミュニケーションとことば
    • 2.ことばの判断
    • 3.コンテクスト
    • 4.コンテクストから得る情報
    • 5.価値観とことば遣い
    • 6.ことばの使い方から得られる情報
    • 7.社会規範がコンテクストを超える場合
    • 8.まとめ
  • 3 会話の文脈の成立
    • 1.会話の成立に必要な情報
    • 2.「問い」と「答え」
    • 3.会話の原則
    • 4.丁寧さの原理とポライトネスのルール
    • 5.ポライトネス理論
    • 6.関連性理論
    • 7.様々な推測
    • 8.まとめ
  • 4 発話することの能動性
    • 1.認知言語学の立場から見ることば
    • 2.ことばと意図
    • 3.ことばと行為
    • 4.直接的言語行為と間接的言語行為
    • 5.発話内行為
    • 6.「約束」の分析
    • 7.まとめ
  • 5 「内容」と「使い方」
    • 1.辞書とは
    • 2.語の理解と発話の理解
    • 3.語の多義性
    • 4.比喩と慣用句
    • 5.ことばに表れる概念
    • 6.ことばの変遷
    • 7.ことばが伝わることを可能にするもの
    • 8.まとめ
  • 6 音声認識と音声合成
    • 1.はじめに
    • 2.言語音
    • 3.音声認識技術の実際
    • 4.音声合成技術の実際
    • 5.音声認識技術,音声合成技術の実用例・応用例と実用上の問題点
  • 7 文字認識
    • 1.“文字”とは?
    • 2.コンピューターで文字を扱うことの基礎〜文字コードの基本
    • 3.文字コードの経緯と現状
    • 4.文字認識技術の実際(1)
    • 5.文字認識技術の実際(2)
    • 6.認識精度を高めるポイント
    • 7.文字認識技術の実用例・応用例
  • 8 形態素解析
    • 1.意味を表す単位
    • 2.形態素解析の具体的方法の基礎(辞書と照合しての最長一致)
    • 3.精度を上げるための工夫
    • 4.べた平仮名書き(音声認識によって読み取った文)の場合
    • 5.形態素解析の具体的な応用例
  • 9 構文解析
    • 1.意味と形態素
    • 2.文法
    • 3.文を作る
    • 4.文の構成する構造
    • 5.きまり
  • 10 文の理解
    • 1.テキストマイニング
    • 2.機械要約
    • 3.実際の文章例から
    • 4.「わかる」ということ
  • 11 ニューラルネットワークとは
    • 1.神経細胞とシナプス
    • 2.情報の符号化
    • 3.ニューロンのモデル
    • 4.連想記憶
    • 5.まとめ
  • 12 教師あり学習とパターン認識
    • 1.教師あり学習
    • 2.パーセプトロン
    • 3.バックプロパゲーション
    • 4.汎化と過学習
    • 5.エルマンネットワーク
    • 6.まとめ
  • 13 自己組織化学習とクラスタリング
    • 1.Hebb則
    • 2.特徴抽出細胞
    • 3.コラム構造とトポロジカルマップ
    • 4.自己組織化マップ
    • 5.スパイクタイミングに依存した可塑牲
    • 6.大脳皮質の視覚野に関して
    • 7.まとめ
  • 14 強化学習と行動の決定
    • 1.強化学習とは
    • 2.アクター・クリティック学習
    • 3.例(カートポール問題〈1〉)
    • 4.大脳基底核
    • 5.学習のモデル
  • 15 再び,「情報」とは,「言語」とは,そして「ことば」とは
    • 1.第11章から第14章のまとめ
    • 2.第6章から第10章のまとめ
    • 3.第2章から第5章のまとめ
    • 4.終わりに

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