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目次

自然言語処理概論

自然言語処理概論 (ライブラリ情報学コア・テキスト)

  • 黒橋 禎夫(共著)/ 柴田 知秀(共著)
  • 第1章 はじめに
    • 1.1 言語の働きと特徴
    • 1.2 自然言語処理の問題の整理
    • 1.3 コーパスに基づく自然言語処理
    • 1.4 分類問題としての自然言語処理
    • 演習問題
  • 第2章 系列の解析
    • 2.1 はじめに
    • 2.2 日本語文の形態素解析
    • 2.3 日本語文の未知語処理
    • 2.4 マルコフモデルと言語モデル
    • 2.5 HMMによる品詞タグ付け
    • 2.6 機械学習による系列ラベリング
    • 演習問題
  • 第3章 構文の解析
    • 3.1 木による構文の表現
    • 3.2 文脈自由文法と構文解析
    • 3.3 依存構造表現と句構造表現の関係
    • 3.4 構文的曖昧性の解消の手がかり
    • 3.5 グラフに基づく依存構造解析
    • 3.6 遷移に基づく依存構造解析
    • 演習問題
  • 第4章 意味の解析
    • 4.1 語の意味
    • 4.2 同義性
    • 4.3 多義性
    • 4.4 文の意味
    • 4.5 英語の意味役割付与
    • 4.6 日本語の格解析
    • 演習問題
  • 第5章 文脈の解析
    • 5.1 結束性と一貫性
    • 5.2 照応・ゼロ照応解析
    • 5.3 談話構造解析
    • 演習問題
  • 第6章 ニューラルネットワークの利用
    • 6.1 はじめに
    • 6.2 順伝播型ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
    • 6.3 Word Embedding
    • 6.4 リカレントニューラルネットワーク
    • 演習問題
  • 第7章 情報抽出と知識獲得
    • 7.1 はじめに
    • 7.2 情報抽出
    • 7.3 知識獲得
    • 7.4 知識の柔軟な利用
    • 演習問題
  • 第8章 情報検索
    • 8.1 はじめに
    • 8.2 情報検索の基本的な仕組み
    • 8.3 情報検索の評価
    • 8.4 ウェブ検索
    • 演習問題
  • 第9章 トピックモデル
    • 9.1 LSA
    • 9.2 PLSA
    • 9.3 ベイズ統計
    • 9.4 LDA
    • 演習問題
  • 第10章 機械翻訳
    • 10.1 はじめに
    • 10.2 統計的機械翻訳
    • 10.3 構文の利用
    • 10.4 ニューラルネットワークによる機械翻訳
    • 10.5 機械翻訳の評価
    • 演習問題
  • 第11章 対話システム
    • 11.1 対話システムの歴史
    • 11.2 発話の意味
    • 11.3 質問応答
    • 11.4 音声対話システム
    • 11.5 チューリングテスト
    • 11.6 ニューラルネットワークによる応答生成
    • 演習問題
  • 第12章 まとめ
    • 12.1 基本解析のまとめと問題点の整理
    • 12.2 知識構築の新たな枠組み:クラウドソーシング
    • 12.3 応用システムの発展の方向性
    • 12.4 おわりに

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