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

概要

• B4, M1の学生を中心に，自然言語処理の基礎を学ぶため，自然言語処理に関する本の輪講をおこなっています．

目的

• 自然言語処理の基礎を学ぶ
• 自然言語処理関係の英文を読む訓練を行う

教科書

• 第1部
  • 黒橋, 柴田『自然言語処理概論』, サイエンス社, 2016
    • 書籍情報ページ

• 第2部
  • SLP: Daniel Jurafsky & James H. Martin, “Speech and Language Processing”, 3rd Edition (draft), 2017.
    • Web
  • SLP (2nd ed.): Daniel Jurafsky & James H. Martin, “Speech and Language Processing”, 2nd Edition, 2009.
    • Web, errata
  • Yoav: Yoav Goldberg, “Neural Network Methods for Natural Language Processing”, 2017
  • CS224n: Chris Manning (Stanford), CS224n, Natural Language Processing with Deep Learning.
    • Web with lecture notes, slides, videos, suggested readings
  • CS11-747: Graham Neubig (CMU), CS 11-747, Neural Networks for NLP.
    • Web with suggested readings, videos

References

• 書籍など
  • 黒橋『自然言語処理』2015, 奥村『自然言語処理の基礎』2010
  • 坪井裕太, 海野裕也, 鈴木潤『深層学習による自然言語処理』, 2017
  • 人工知能学会『人工知能学大辞典』, 2017
  • Robert A Wilson, Frank C. Keil, 中島秀之監訳『MIT認知科学大辞典』, 2012

• 講義資料など
  • CS224n Recurrent Neural Networks and Language Models
  • CS224n Vanishing Gradients and Fancy RNNs (LSTMs and GRUs)
  • CS224n Machine Translation, Sequence-to-sequence and Attention

• Web用語集など
  • 言語情報処理用語集
  • 日英対訳言語学用語集
  • 生成文法・英文法用語日英対照表
  • Glottopedia, the free encyclopedia of linguistics
  • Natural Language Understanding 用語対訳

進め方

• 1章当たり2,3回かけて担当の人が内容を説明します．SLPについては全訳を作る必要はないですが，英語力に自信のない人は主要な文(パラグラフ)だけでも作りましょう．
• アジェンダ(レジュメ)を配布すると聞いている人の助けになります．
• 最低限キーワードの説明ができるくらいが目標です．キーワードの説明ができなければ他の参考書を当たるなり検索するなりして調べましょう．どの参考書を見ればいいのか分からなければ担当の TA の人に相談してください．
• 第2部を進める際, SLP 3rd Edition.draftの未執筆章については2nd Editionや他の書籍・資料を適宜参照します

スライドを作る上で注意

• アスペクト比は4:3
• ページ番号を振りましょう
• 参考にした書籍やwebページは書籍名・URLを参考資料としてスライドに記載しましょう

2019年

• 第1部
  • TBA

• 参加者
  • TBA

読む章・TA

第1部

第2部

• • 代打: 佐々木, 松田, 横井

日程・担当

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ローテーション

岸波 → 神戸 → 仲村 → 藤原 → 松本 → 佐藤 → 凛 → 尾中 → 菊池 → 浅妻

第1部

第2部

過去の記録

• 2019年度
• 2018年度
• 2017年度
• 2016年度, 2nd Track
• 2015年度
• 2014年度
• 2013年度
• 2012年度
• 2011年度
• 2010年度