機械学習、統計的手法に基づいた自然言語処理の基礎と応用

〜 統計的手法、機械学習を用いた統計的構文解析、統計的機械翻訳、テキスト処理技術、深層学習が実現した自然言語処理 

・自然言語処理の最先端技術を修得し、システムに応用するための講座

・最新の質問応答技術、テキストマイニング技術、人間との対話技術などを先取りし、製品開発へ応用しよう !


講師の言葉

 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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年03月06日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備
受講対象者 ・自然言語処理の基本的な仕組みを理解したい方 ・テキストマイニング等言語データ解析の最近の動向に関心のある方 ・自然言語処理技術を応用した新たなビジネスを検討している方
予備知識 ・特に必要としません、基礎からわかりやすく解説します
修得知識 ・自然言語処理の重要概念や仕組みに関する基礎的な知識 ・自然言語処理技術の応用分野 ・現在の自然言語処理技術の課題と今後の展望
プログラム

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

  (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

  (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

  (6).統計的構文解析

  (7).統計的機械翻訳    

3.自然言語処理の応用

・様々なテキスト処理技術                              

 (1).質問応答

 (2).テキストマイニング

    a.トレンド分析

    b.評判分析 

 (3).テキスト要約

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 

5.まとめと質疑応答 

 

キーワード 自然言語処理 ビッグデータ 人工知能 コーパス 教師有り学習 分類 系列ラベリング 形態素解析 固有名抽出 構文解析 意味解析 テキスト検索 質問応答 テキストマイニング テキスト要約 機械翻訳 深層学習
タグ 音声処理OS・言語
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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