• 2017年03月10日(金) 10:30 ～ 17:30

１．自然言語処理とは　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　（１）．自然言語処理の4つの解析技術

　　（２）．情報アクセス技術を支える様々なテキスト処理技術

　　（３）．自然言語処理はどこが難しいのか

　　（４）．曖昧性と同義性

　　（５）．ビッグデータ，人工知能ブームと自然言語処理

　　（６）．広がる応用

２．統計的手法，機械学習を用いた自然言語処理　

　　（１）．統計的手法，教師有り学習手法とは

　　（２）．コーパスとは　　　　　　　　　　　　　　　

　　（３）．様々な分類問題（その１）スパムフィルタ

　　（４）．様々な分類問題（その２）評価極性分類

　　（５）．様々な分類問題（その３）語義曖昧性解消

　　（６）．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

　　（７）．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

　　（８）．統計的構文解析

　　（９）．統計的機械翻訳　　　　

３．自然言語処理の応用

　・テキスト処理技術・例　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　（１）．テキスト検索

　　（２）．質問応答

　　（３）．テキストマイニング（トレンド分析、評判分析）

　　（４）．テキスト要約

　　（５）．推薦システム

４．最先端の自然言語処理技術

　　（１）．ユーザプロファイリング

　　（２）．語学を中心とした学習，教育支援

　　（３）．人間と対話する技術　　

　　（４）．深層学習が実現した自然言語処理のブレイクスルー　　　　 　　　　　　　　　

５．まとめと質疑応答　　

日本テクノセンター研修室