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

概要

目的

教科書

References

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 内部資料松﨑
2024/03/29第6章ニューラル自然言語処理の基礎池田内部資料吉田
2024/4/1第7章機械翻訳沼屋内部資料亀井
2024/04/5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)内部資料木村
2024/04/9第9章系列の解析柴田内部資料穀田
2024/04/12第10章構文の解析久保田内部資料塩野
2024/04/第11章文の意味の解析種口内部資料坂田
2024/04/18第12章文脈の解析佐藤(kosuke)内部資料
2024/04/第13章情報検索清野内部資料栗田
2024/04/第14章質問応答渡邉内部資料鴨田
2024/05/07第15章対話システム池田内部資料守屋

第2部 (5-12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
2024/05/16SLP (2nd)Chapter 1-1.4Introduction沼屋内部資料有山
2024/05/21勉強会レクチャー内部資料横井
2024/05/23SLP (2nd)Chapter 1.5-1.6Introduction小林(haruto)内部資料有山
2024/05/28Yoav1-1.3Deep Learning for
Natural Language Processing
柴田内部資料有山
2024/05/30SLP Chapter 3-3.3N-gram Language Models岩川古橋
2024/06/11SLP Chapter 3.4-3.5N-gram Language Models吉田古橋
2024/06/13SLP Chapter 3.6-3.8N-gram Language Models内部資料木村
2024/06/18SLPChapter 4.7-4.10Naive Bayes, Text Classification, and Sentiment内部資料羽根田
2024/06/20SLPChapter 5-5.4Logistic Regression内藤根岸
2024/06/25SLPChapter 5.5-5.9Logistic RegressionHong Hai内部資料根岸
2024/06/27SLPChapter 6.4-6.7Vector Semantics and EmbeddingsLee内部資料三浦(東)
2024/07/02SLPChapter 6.8-6.13Vector Semantics and Embeddings久保田内部資料三浦(東)
2024/07/04SLPChapter 7-7.3Neural Networks and Neural Language Models吉田内部資料青木
2024/07/09SLPChapter 7.4-7.7Neural Networks and Neural Language Models佐藤(kosuke)内部資料青木
2024/07/11SLPChapter 8-8.7Sequence Labeling for Parts of Speech and Named Entities清野内部資料高橋
2024/07/16SLPChapter 9.1Transformers吉田内部資料小林(goro)
2024/09/17SLPChapter 9.2-9.5
(w/out 9.3)
Transformers佐々木内部資料小林(goro)
2024/09/20SLPChapter 10.1-10.3Large Language Models松田内部資料木村
2024/10/2SLPChapter 10.4-10.6Large Language Models柴田
2024/10/3SLPChapter 11.1-11.4Fine-tuning and Masked Language Models池田内部資料伊藤(郁)
2024/10/09SLPChapter 8.1-8.4RNNs and LSTMs渡邉内部資料栗田
2024/10/10SLPChapter 8.5-8.8RNNs and LSTMs小林(haruto)内部資料栗田
2024/10/16Embedding bookChapter 6.1-6.3Contextualized Embeddings内部資料
2024/10/17Embedding bookChapter 6.4-6.7Contextualized Embeddings内藤内部資料
2024/10/23SLPChapter 13.1-13.3Machine TranslationHong Hai内部資料Steven
2024/10/24SLPChapter 13.4-13.7Machine TranslationLee内部資料伊藤(郁)
2024/10/30SLPChapter 14-14.5Question Answering and Information Retrieval久保田内部資料鴨田
2024/10/31SLPChapter 15.1-15.3Chatbots and Dialogue Systems種口内部資料亀井
2024/11/6SLPChapter 15.4-15.6Chatbots and Dialogue Systems佐藤
(kosuke)
亀井
2024/11/7SLPChapter 20.1-20.4Information Extraction: Relations, Events, and Time清野内部資料工藤
2024/11/13SLPChapter 21.1-21.6Semantic Role Labeling and Argument Structure渡邉松﨑
2024/11/14SLPChapter 22.1-22.5Lexicons for Sentiment, Affect, and Connotation池田守屋
2024/11/20SLPChapter 23-23.1Coreference Resolution and Entity Linking沼屋穀田
2024/11/21SLPChapter 23.7-23.10Coreference Resolution and Entity Linking小林
(haruto)
穀田
2024/11/27SLPChapter 12.1-12.3Model Alignment, Prompting, and In-Context Learning種口
2024/11/28SLPChapter 12.3-12.6Model Alignment, Prompting, and In-Context Learning

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Last-modified: 2024-11-07 (Thu) 13:34:35 (0d)

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