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木村
2024/06/18SLPChapter 4.7-4.10Naive Bayes, Text Classification, and Sentiment羽根田
2024/06/20SLPChapter 5-5.4Logistic Regression内藤根岸
2024/06/25SLPChapter 5.5-5.9Logistic RegressionHong Hai根岸
2024/06/27SLPChapter 6.4-6.7Vector Semantics and EmbeddingsLee三浦(東)
2024/07/02SLPChapter 6.8-6.13Vector Semantics and Embeddings久保田三浦(東)
2024/07/04SLPChapter 7-7.3Neural Networks and Neural Language Models吉田青木
2024/07/09SLPChapter 7.4-7.7Neural Networks and Neural Language Models佐藤(kosuke)青木
2024/07/11SLPChapter 8-8.7Sequence Labeling for Parts of Speech and Named Entities清野高橋
2024/07/16SLPChapter 10.1-10.2Transformers and Large Language Models吉田小林(goro)
2024/09/24SLPChapter 10.3-10.6Transformers and Large Language Models佐々木小林(goro)
2024/09/26SLPChapter 10.7-10.10Transformers and Large Language Models松田木村
2024/10/01SLPChapter 11.1-11.4Fine-tuning and Masked Language Models池田Steven
2024/10/SLPChapter 9.1-9.4RNNs and LSTMs渡邉栗田
2024/10/SLPChapter 9.5-9.8RNNs and LSTMs小林(haruto)栗田
2024/09/Embedding bookChapter 6.1-6.3Contextualized Embeddings
2024/09/Embedding bookChapter 6.4-6.7Contextualized Embeddings内藤
2024/10/SLPChapter 13.1-13.3Machine TranslationHong Hai伊藤(郁)
2024/10/SLPChapter 13.4-13.7Machine TranslationLee伊藤(郁)
2024/10/SLPChapter 14-14.5Question Answering and Information Retrieval久保田鴨田
2024/10/SLPChapter 15.1-15.3Chatbots and Dialogue Systems種口亀井
2024/10/SLPChapter 15.4-15.6Chatbots and Dialogue Systems佐藤(kosuke)亀井
2024/10/SLPChapter 19.1-19.4Information Extraction: Relations, Events, and Time清野工藤
2024/10/SLPChapter 20.1-20.5Semantic Role Labeling and Argument Structure渡邉松﨑
2024/10/SLPChapter 21.1-21.5Lexicons for Sentiment, Affect, and Connotation池田守屋
2024/11/SLPChapter 22-22.1Coreference Resolution沼屋穀田
2024/11/SLPChapter 22.7-22.10Coreference Resolution小林
(haruto)
穀田
2024/11/SLPChapter 23.1-23.5Discourse Coherence柴田
2024/11/SLPChapter 12Prompting, In-Context Learning, and Instruct Tuning (TBA)種口
2024/11/SLPChapter 12Prompting, In-Context Learning, and Instruct Tuning (TBA)

過去の記録

Last-modified: 2024-06-06 (Thu) 14:51:01 (10d)

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