自然言語処理の基礎と最新技術および応用・例 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 形態系・構文・意味・解析、形態素解析・構文解析アルゴリズム、意味解析(内容の解釈手法)、深層学習による自然言語処理手法の最新技術、応用・事例 ~

・多くの具体例や事例、デモを通して自然言語処理に必要不可欠な基礎知識から応用技術までを修得できる講座!

・自然言語処理で必要となる専門用語やその内容の基礎から応用技術、最新技術までを修得し、付加価値の高い高度なアプリケーション設計に活かそう!

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講師の言葉

 我々は通常、コミュニケーションをとる際には、顔の表情や声色、立ち居振る舞いと合わせて言葉を用いる。しかし近年になり、電子メールやLINEなど言葉のみを使ったコミュニケーションをとることが多い。非常に重要なコミュニケーションツールであるにも係わらず最も扱いが難しく、また、奥深いもの、それが言葉である。この難しい言葉を「どのようにしてコンピュータに理解させるのか」という問題を扱うのが自然言語処理という技術である。

 本講義では、自然言語処理にまったく触れたことがない方にも、その面白さと基本的な考え方を伝えられるよう、具体例や事例をふんだんに示しながら講義を行う。また、ただ単に簡単な内容に終始するのではなく、次の高度なステップへと進むことができるよう、自然言語処理で必要となる専門用語やその内容を解説すると共に、応用技術や最新技術についても紹介する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年09月26日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・本テーマに興味のある方ならどなたでも受講可能です
・特に、これから自然言語処理について学ぼうとされておられる初学者の方
・システム、ソフト関連企業の方
予備知識 ・この分野に興味のある方なら特に予備知識は必要ありません
・書籍「はじめての自然言語処理」などを一読すると更に理解が深まります
修得知識 ・自然言語処理で必要不可欠な基礎知識
・自然言語処理の可能性と課題
・自然言語処理の応用展開について
プログラム

1.自然言語処理の基礎と概要

  (1).自然言語とは

    a.自然言語の構造

    b.自然言語と文法

  (2).自然言語処理とは

    a.活用事例

    b.必要な処理の概要について

      ・形態素解析(文字のられつから単語を見つける)

      ・構文解析(文法として正しい単語の並びになっているかをチェックする)

      ・意味解析(どんな内容が書かれているのかを解釈する)

 

2.形態素解析:単語を見つける手法について

  (1).問題点・難しさの原因

  (2).形態素解析ソフトについて

  (3).形態素解析システム茶筌、MeCabによる実演

  (4).基本的な解析手法について

  (5).形態素解析アルゴリズム

    a.ヒューリスティック法

    b.統計的言語モデル

    c.動的計画法

 

3.構文解析:文法をチェックする手法について

  (1).構文解析とソフトについて

  (2).日本語係り受け解析器CaboChaによる実演

  (3).コンピュータで扱いやすい文脈自由文法

  (4).基本的な解析手法の説明

  (5).構文解析アルゴリズム

    a.CYK法

    b.LRアルゴリズム

 

4.意味解析:内容を解釈する手法について

  (1).意味とは

  (2).コンピュータに言葉を理解させるための意味の表現方法

    a.意味ネットワーク、オントロジー、シソーラス

    b.フレーム理論

    c.スクリプト理論

    d.格フレーム

    e.Word2Vec

    f.概念ベース

    g.コーパス

  (3).基本的な解析手法について

  (4).意味解析の例

    a.比喩の解析

    b.意図の解析

    c.文脈の解析

    d.意味の近さ(類似度・関連度)の算出

 

5.最新技術:深層学習による自然言語処理手法について

  (1).ニューラルネットワーク

    a.全結合層、活性化関数

    b.パーセプトロン

    c.階層型ニューラルネットワーク

    d.ディープラーニング、CNN(畳み込み、プーリング)

  (2).再帰型ニューラルネットワーク

    a.RNN

    b.LSTM

    c.ELMo

  (3).BERT

    a.Transformer、Positional Encoding、Attention

    b.Masked Language Model(マスク言語モデル)、Next Sentence Prediction(次文予測)

    c.Pre‐training(事前学習)、Fine Tuning(転移学習)

    d.応用事例(文書分類、要約、翻訳、校正、検索、質問応答)

 

6.応用事例:自然言語処理を使った便利なアプリケーションについて

  (1).機械翻訳

    a.問題点

    b.基本的な手法について

      ・単語直接方式

      ・トランスファ方式

      ・ピボット方式

      ・コーパス方式

  (2).文書要約

    a.必要な情報の抽出手法

    b.固有表現の認識

  (3).情報検索

    a.インデキシング(重要な単語の選定)

    b.重み付け(重要度の算出)

    c.検索のためのモデル

    d.評価の手法

    e.発展例

      ・問応答システム

      ・対話システム

      ・感情判断システム

キーワード 自然言語処理 形態素解析 意味解析 かな漢字変換 機械翻訳 文書要約 情報検索 質問応答システム 対話システム 感情判断システム
タグ AI・機械学習ソフト管理データ解析ITサービス
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日