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英語学研究（2012年度後期）／外国語教育学研究 †
目標 †
- 自然言語処理の技法を応用して，学習者データのテキスト処理を試してみる
- 機械学習のアプローチの基礎を学ぶ
- 各自でテーマを決めてデータ処理＆分析を行い，発表する
テキスト †
- 前期に読んできた Manning & Schutze(1999)を引き続き利用し，そこで紹介されている主要なデータ処理方法を学びつつ，学習者データでその処理を一緒にしてみることに主眼を置く。
予定 †
2012/10/02 １ オリエンテーション 分担決め
2012/10/09 Leech 先生講義に合流（立教大学）
2012/10/16 ２ n-gram model (M&S Chap. 6) レポート （ 佐竹・三浦 ）
2012/10/23 ３ 演習：n-gram model の学習者データへの応用
2012/10/30 ４ lexical acquisition (M&S Chap. 7) レポート（ 浅野・迎町 ）
2012/11/06 ５ 演習：collocation pattern の切り出し
2012/11/13 ６ part-of-speech tagging (M&S Chap. 10) レポート（ 高村・石山 ）
2012/11/20 外語祭 休講
2012/11/27 ７ 演習：学習者データのタグ付けと品詞情報の切り出し
2012/12/04 出張 この間に少し学習者データの特徴分析のポイントを考える
2012/12/11 出張 同上
2012/12/18 ８ probabilistic parsing （M&S Chap.12）レポート（ ）
2013/01/15 ９ 演習：parsed data からの構文情報切り出し
2013/01/22 １０ Clustering (M&S Chap.14) レポート（ ）
2013/01/29 １１ 演習：クラスタリングを用いた学習者データ分析
2013/02/05 １２ Text categorization (M&S Chap. 16) レポート（ ）
2013/02/12 １３ 演習：分類器を用いた学習者データ分析
もし必要であれば1-2回補講を実施する
リンク †
POS tagger †
◎タグ付けソフトのアウトプットの比較をしてみよう
学習者データを任意に選んでタグ付、２０語で誤りを何語ミスがあるかで計算
◎ICCIデータを使って、学年の推移ごとにある構造がどんな風に使われるか調べてみよう
- 取り出したい構造は「品詞＋品詞」または「単語＋品詞」で抽出すること
- あまり量が多いと大変なので、構造を上手にしぼること
- 本日中に query の式を確定してテストし、データ出しまで完了すること
- 終わらなかった人は持って帰って作業し、レポートをメールで送ること
データ †
英語学研究（2012年度前期）／外国語教育学研究 †
授業の目標 †
- コーパス言語学の隣接分野である自然言語処理の基礎的な概念を学び，コーパス処理のより高度な技法を学ぶ基礎とする。
- 実データの処理を組み合わせて，単に理論だけでなく実践的な処理方法も学ぶ。
テキスト †
- Manning, C. & Shutze, H. (1999) Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.
授業形式 †
- 実際は5時限目の博士課程の授業と合体して，3-4時間かけて行う。
- 特に問題がない限り，修士・博士の学生とも4/5時限を両方とも連続受講すること。
- テキストの読みこなしとデータ解析の実地訓練を組み合わせて行う予定。
授業日程 †
- 5/22・29
- 2.1 Mathematical foundations テオリン
- 6/5
- 2.2 Essential Information Theory 山崎
- 6/12
- 3.1 Linguistic Essentials 石山
- 3.2 Phrase Structure 高村
- 6/19
- 3.3 Semantics and Pragmatics 高村
- 4 Corpus-Based Work 浅野
参考資料 †
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
