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自然言語処理技術の上手なすすめ方

6月開催 化学系セミナー  更新日:2019年5月 8日
 セミナー番号【907213】7/16 講師1名
★自然言語処理とは何をどのように処理しているのか?
技術により何ができるか,何を学ぶべきか?やさしく解説します!

自然言語処理技術の上手なすすめ方


◎機械学習・深層学習の基礎知識 ◎各手法の特徴や長所・短所 ◎ 最先端のモデルの話題

■ 講師 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所 教授 工学博士 奥村 学 氏

■ 開催要領
日 時 :
2019年7月16日(火) 10:00~17:00

会 場 : [東京・五反田] 技術情報協会 セミナールーム
聴講料 :
1名につき 50,000円(消費税抜、昼食・資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき45,000円〕



プログラム

【講座趣旨】
  我々人間がしゃべっている言葉を理解したり、我々が書いたテキストを解析したりできるコンピュータを目指す技術が自然言語処理です。ビッグデータの中心にあるソーシャルメディアで我々人間が書いているテキストデータは、自然言語処理の格好の対象ですし、人工知能ブームの真只中の現在、我々と対話できるコンピュータの研究開発は非常に重要視されているように思います。  本講義では、自然言語処理の基礎技術から応用技術まで幅広く解説しますが、特に、統計的手法、機械学習を用いた自然言語処理技術に焦点を当てます。後半では、ビッグデータ、人工知能がバズワードとなる現在特に重要と考えられる、Watsonに代表される質問応答技術、テキストマイニング技術、人間との対話技術、深層学習を用いた自然言語処理などの最先端の話題にも触れたいと思います。


第1部 自然言語処理とは
 1.1 自然言語処理の4つの解析技術
 1.2 情報アクセス技術を支える様々なテキスト処理技術
 1.3 自然言語処理はどこが難しいのか
 1.4 曖昧性と同義性
 1.5 ビッグデータ,人工知能ブームと自然言語処理
 1.6 広がる応用


第2部 統計的手法,機械学習を用いた自然言語処理
 2.1 統計的手法,教師有り学習手法とは
 2.2 コーパスとは
 2.3 様々な分類問題
 2.4 系列ラベリング問題としての自然言語処理(その1)形態素解析
 2.5 系列ラベリング問題としての自然言語処理(その2)固有名抽出
 2.6 統計的構文解析
 2.7 統計的機械翻訳


第3部 自然言語処理の応用 -- 様々なテキスト処理技術
 3.1 質問応答
 3.2 テキストマイニング(トレンド分析、評判分析)
 3.3 テキスト要約


第4部 最先端の自然言語処理技術
 4.1 ユーザプロファイリング
 4.2 語学を中心とした学習,教育支援
 4.3 人間と対話する技術
 4.4 深層学習が実現した自然言語処理のブレイクスルー

【質疑応答】