Learning Fundamentals of NLP【自然言語処理基礎勉強会】

概要

目的

教科書

References

Chapter 11: Machine Translation

進め方

スライドを作る上で注意

2024年度

日程・読む章・TA・担当

第1部 (3-4月)

Tohoku NLP Group配属のB3で先取り.

日時Chapter内容担当資料TA
2024/03/04第1章自然言語処理の概要と歴史 久保田内部資料羽根田
2024/03/08第2章文字列・テキスト処理の基礎 種口内部資料中野
2024/03/18第3章言語リソースの構築(1) 佐藤(kosuke)内部資料佐藤(kai)
2024/03/22第4章言語リソースの構築(2) 清野内部資料
2024/03/25第5章語の意味の扱い渡邉 内部資料松崎
2024/03/29第6章ニューラル自然言語処理の基礎池田吉田
2024/04/第7章機械翻訳沼屋亀井
2024/04/第8章Attention機構に基づくニューラルネットワークモデル小林(haruto)木村
2024/04/第9章系列の解析柴田穀田
2024/04/第10章構文の解析久保田塩野
2024/04/第11章文の意味の解析種口坂田
2024/04/第12章文脈の解析佐藤(kosuke)
2024/04/第13章情報検索清野栗田
2024/04/第14章質問応答渡邉鴨田
2024/05/第15章対話システム池田守屋

第2部 (4-6月)

新M1のメンバーが合流.最先端にキャッチアップ.

日時Chapter内容担当資料TA
第1章自然言語処理の概要
第2章自然言語処理のための機械学習の基礎
第3章単語ベクトル表現
第4章系列に対するニューラルネットワーク
第5章言語モデル・系列変換モデル
第6章Transformer
第7章事前学習モデルと転移学習
第8章系列ラベリング
第9章構文解析
第10章意味解析
第11章応用タスク・まとめ

第3部 (7-12月)

各トピックについて深堀り.第1・2部で扱った内容については英語で復習.

日時Book/CourseChapter内容担当資料TA
SLP (3rd ed.)Chapter 1Introduction
YoavChapter 1–1.3Introduction
SLPChapter 3Language Modeling with N-Grams
SLPChapter 4Naive Bayes and Sentiment Classification
SLPChapter 5Logistic Regression
SLPChapter 6Vector Semantics and Embeddings
SLPChapter 7Neural Networks and Neural Language Models
SLPChapter 8Sequence Labeling for Parts of Speech and Named Entities
SLPChapter 9RNNs and LSTMs
SLPChapter 10Transformers and Pretrained Language Models
SLPChapter 11Fine-tuning and Masked Language Models
Embedding bookChapter 6Contextualized Embeddings
以降,余裕があれば   
SLPChapter 13Machine Translation
SLPChapter 14Question Answering and Information Retrieval
SLPChapter 15Chatbots and Dialogue Systems
SLPChapter 23Word Senses and WordNet
SLPChapter 26Coreference Resolution
SLPChapter 27Discourse Coherence
SLPChapter 28Phonetics

過去の記録

Last-modified: 2024-03-24 (Sun) 03:21:49 (5d)

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