日本語‐ウズベク語機械翻訳
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- しまな さくもと
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1 共生社会特論 第 2 回 ルールベース機械翻訳 小川泰弘
2 講義用ページ 2
3 翻訳 (Translation) 原言語 (source language) から目的言語 (target language) への変換 翻訳 通訳 (interpretation) 翻字 (transliteration) プログラムのコンパイル 機械翻訳 3
4 機械翻訳 (Machine Translation) 単語直接方式 (direct method) 単語を直訳するだけ 変換方式 (transfer method) 入力文を解析し ある段階で目的言語の構造へ変換する 中間言語方式 (pivot method) 複数の言語間の翻訳に中間言語を用意 実在の言語 ( 英語 ) 概念レベル 4
5 機械翻訳における処理レベル 原言語の文 単語列構文構造意味構造 各段階で曖昧性解消 形態素レベルの変換構文レベルの変換意味レベルの変換文脈レベルの変換 談話構造談話構造中間言語 単語列構文構造意味構造 目的言語の文 5
6 アプローチ ルールベース手法 文法知識の規則化 全ルールの記述は簡単ではない 多数の例外 統計的手法 データから確率的に学習 文法的にありえない解析をする場合も 6
7 形態素解析 7
8 形態素解析 (Morphological Analysis) 文を形態素に分割する作業 分割 トークン化 語彙化 品詞タグ付与 辞書が必要 8
9 分割 トークン化 (tokenization) 一連の文字列を意味のある塊 ( トークン ) へ 空白で区切る 以下の例はどうする? database cat s eye $1, 日本語 中国語 タイ語 ドイツ語の複合語 Lebensversicherungsgesellschaft Leben#Versicherung#Gesellschaft 9
10 分割の曖昧性 北大西洋北大西洋 北 大西 北大西洋 北 大 西 洋 洋 辻元議員辻元議員? 辻元議員 辞書 北 大 西 洋 北大 大西 西洋 大西洋 10
11 アルゴリズム 最長一致法 北大 西洋 分割数最小法 字種区切り法 北大西洋北大西洋 今日はマウンテンへ行く 接続コスト最小法 現在の主流は 統計的な接続コスト最小法 11
12 短単位と長単位 短単位 生命保険会社についてお話しいたします 長単位 生命保険会社についてお話しいたします 12
13 語彙化 (lemmatization) 語形変化を処理し原形にする go goes going went go go go go 語幹化 (stemming) と共通する点も多い 語幹化は品詞を認定しない 13
14 屈折と派生 屈折 (inflection) ( 活用 : conjugation) 品詞は変化しない 文法的素性 ( 単数 複数 過去 現在 ) を示す compute computes 派生 (derivation) 品詞が変化することもある compute computer 意味が変わることもある kind unkind 14
15 ステマー (stemmer) 語幹化器 ステマーによっては派生も処理する computers compute 品詞タグ付与と併用 屈折のみ処理 不規則動詞は辞書が必須 曖昧な例 lay lay の原形 lie の過去形 15
16 ヒューリスティック ステマー 正確な解析は必ずしも必要ない 文法的な規則より経験則による正規化 接頭辞の削除 (un, dis) 接尾辞の削除 (ing, ness) 辞書引きは不要 屈折 派生 多くは接尾辞のみ (Porter stemmer) 失敗例 abominable abomin abominably abomination abomin abomin 存在しない語 16
17 日本語 : 動詞の活用処理 動詞や助動詞を終止形に 書きました 書く ます た させました する ます た 曖昧性がある場合 行った行くた 行った行うた きたきるた きたくるた 17
18 アルゴリズム 活用形展開方式書か書き書く書け書こ書い 活用語尾分離方式書かきくけこい 形態素解析器の内部処理 18
19 品詞タグ付与 (POS tagging) 語に品詞タグを付与 名詞 (oun) 動詞 (Verb) 形容詞 (ADJective) 副詞 (ADVerb) 助動詞 (AUXiliary verb) 前置詞 (Preposition) 限定詞 (DETerminer) 冠詞や those, my 19
20 曖昧な例 Visiting aunts can be a nuisance. ADJ Pl AUX Vinfbe DETIndef sg Visiting aunts can be a nuisance. VProg Pl AUX Vinfbe DETIndef sg いずれが正しいかは文脈などに依存 20
21 有名な例 光陰矢の如し Time flies like an arrow. 時蠅は矢を好む ( 動詞は flies) ( 動詞は like) 矢の速度を測るように 蠅の速度を測れ ( 動詞は time) 21
22 形態素解析の応用 : かな漢字変換 すもももももももものうち すもも名詞 も助詞 桃名詞 も助詞 桃名詞 の助詞 内名詞 きしゃのきしゃがきしゃできしゃした 貴社の記者が汽車で帰社した 23
23 検索エンジンへの応用 入力語が 日本 形態素解析なしの場合 昨日本を買った が発見されてしまう 形態素解析有の場合 日本語の勉強 が発見されない場合がある ( 日本語 が 1 語として辞書にある場合 ) 24
24 グラム (gram) 個のまとまりを指す 文脈情報の一部として利用 形態素解析の代わりに使用されることも 25
25 文字 グラム 北大西洋 unigram (1gram) 北大西洋 bigram (2ram) 北大大西西洋 trigram (3gram) 北大西大西洋 26
26 単語 グラム Time flies like an arrow. unigram Time flies like an arrow bigram Time flies flies like like an an arrow. 27
27 品詞 グラム 統計的に以下を決定する際に利用 品詞タグ付けの確率 + + V 出現回数を比較 形態素解析の接続コスト 28
28 接続可能行列名詞語幹動詞語幹形容詞語幹格助詞名詞接尾辞連体形接尾辞 o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o 右連接属性左連接属性句読点接頭辞名詞接尾辞活用語尾格助詞形容詞動詞名詞
29 接続コスト表名詞語幹動詞語幹形容詞語幹格助詞名詞接尾辞連体形接尾辞 右連接属性左連接属性句読点接頭辞名詞接尾辞活用語尾格助詞形容詞動詞名詞接続コストの和が最小となる組合せを解とする
30 辞書 形態素解析に必須 基本形 活用 品詞 その他 ( 読み 意味 ) 31
31 辞書の構築 人手による作業 時間がかかる ウェブからの収集 膨大な量を短時間で構築 専門用語 新語に対応 32
32 構文解析 句構造文法 33
33 構文解析 (Parsing) S 文の構造を解析する P VP VP PP V P P P DET DET John saw a girl with a telescope 34
34 句構造文法 (Phrase Structure Grammar) 文脈自由文法 (CGF) G = (V, T, S, P) V: 非終端記号 ( 変数 ) の集合 : 終端記号 ( 単語 ) の集合 S: 開始記号 P: 生成規則の集合 文を文法 G で生成する 文を文法 G( に基づく構文解析器 ) で受理する 35
35 文脈自由文法の例 G = (V, T, S, P) S P VP P DET ADJ P PP VP V V P VP PP PP P P John girl telescope V saw DET a an the P in on with 36
36 構文木 (syntax tree / parse tree) S P VP P S VP P DET ADJ P PP VP V V P VP PP PP P P John girl telescope V saw DET a an the P in on with VP PP V P P P DET DET John saw a girl with a telescope 37
37 曖昧な構文木 S P VP V P P PP S DET P DET P P VP John saw a girl with a telescope VP PP V P P P DET DET John saw a girl with a telescope 38
38 構文解析 CYK 法 チョムスキー標準形にのみ適用可能 チャート法 LR 法 LR 文法にのみ適用可能 コンパイラなどで使用 LL 法 LL 文法にのみ適用可能 コンパイラなどで使用 39
39 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP V P P P DET DET John saw a girl with a telescope 40
40 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP V P P P DET DET ジョン 見た 少女 で 望遠鏡 41
41 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP V P P DET ジョン 見た 少女 で 望遠鏡 42
42 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP V P P DET ジョン 見た 少女 望遠鏡 で 43
43 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP V P ジョン 見た 少女 望遠鏡 で 44
44 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP V P ジョン 少女 見た 望遠鏡 で 45
45 構文木の変換による翻訳 S P VP VP PP PP V P P ジョン 少女 を 見た 望遠鏡 で 46
46 構文木の変換による翻訳 S P VP PP VP P PP V P ジョン 望遠鏡 で 少女 を 見た 47
47 構文木の変換による翻訳 S PP VP PP VP P P PP V P ジョン は 望遠鏡 で 少女 を 見た 48
48 構文解析 依存文法 49
49 依存文法 (Dependency Grammar) John saw a girl with a telescope John saw a girl with a telescope 50
50 主辞付き構文木 S P VP * VP * S P VP * P * DET * ADJ * P * PP VP V * V * P VP * PP PP P * P John girl telescope V saw DET a an the P in on with PP * V * P P * P DET * DET * John saw a girl with a telescope 51
51 文節 日本語において 一つの自立語 + 0 個以上の付属語からなる単位 ジョンは 望遠鏡で 少女を 見た 52
52 日本語の依存関係 ジョンは望遠鏡で少女を見た 三つの前提条件 非交差性 係り先の唯一性 ただし 文末の文節のみ係り先がない ( ゼロ ) 後方修飾性 53
53 例外 交差する例 複数に係る例 前方に係る例 蕎麦を信州へ食べに行く 蕎麦を買って食べた 蕎麦を食べた 昨日 54
54 依存文法による翻訳 John saw a girl with a telescope saw 見た John girl with ジョンは 望遠鏡で a telescope 少女を a 55
55 依存文法による翻訳 別の例 John saw a girl with a telescope saw 見た John girl ジョンは 少女を a with telescope もつ 望遠鏡を a 56
56 チャンキング (Chunking) 浅い構文解析 (shallow parsing) とも 英語 名詞句や動詞句をまとめる 日本語 文節に区切る 名詞句や動詞句の抽出 57
57 統計的構文解析 確率文脈文法 規則に確率を付与 文が生成される確率は 適用した確率の積 生成確率が最大の構文を出力 S P VP (1.0) P (0.2) DET (0.3) ADJ (0.2) P PP (0.3) 58
58 Treebank 構文的な構造が付与されたコーパス Penn Treebank 京都テキストコーパス コーパスから文法を作成 59
59 意味解析 68
60 格文法 (Case Grammar) [Fillmore, 96] 表層格と深層格 必須格 (obligatory case) と任意格 (optional case) *John gave her. 必須格である与格がない 69
61 表層格 (Surface Case) 主格 (nominative) 目的格 対格 (accusative) 与格 (dative) 所有格 属格 (genitive) ガ格 ヲ格 ニ格 デ格 カラ格 ヘ格 ト格 ヨリ格 マデ格 70
62 深層格 (Deep Case) 動作主格 (Agent) 対象格 (Object) 目標格 (Goal) 道具格 (Instrument) 場所格 (Location) 時間格 (Time) 経験者格 (Experiencer) 源泉格 (Source) 71
63 格文法による翻訳 John opened the door with the key. open 開けた 動作主格 対象格 道具格 が を で John door key ジョン扉鍵 72
64 格形態と文法関係のずれ 主格でない が 彼女は花が好きだ 目的格でない を 公園を歩く橋を渡る 73
65 表層格から深層格へ 曖昧性がある 対象格 場所格 道具格 ゲームで遊ぶ 公園で遊ぶ おもちゃで遊ぶ play a game play at the park play with a toy? 一人で遊ぶ play alone 74
66 格フレーム (Case Frame) 単語の共起に関する知識 動詞の場合 格への制約 eat: 食べる (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 食物, 対象 ) fly: 飛ぶ (subj, { 鳥, 航空機 }, 動作主 ) take: 撮る (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 写真, 対象 ) 乗る (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 乗り物, 対象 ) 飲む (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 薬, 対象 ) 75
67 シソーラス (Thesaurus) 上位 下位関係 同義関係などによって単語を分類し体系化したもの object transport machine organism animal plant vehicle aircraft bird car train crane 1 クレーン airplane crane 2 鶴 76
68 語義曖昧性解消 (Word Sense Disambiguation) 格フレームとシソーラスを利用 A crane flies. fly: 飛ぶ (subj, { 鳥, 航空機 }, 動作主 ) He took a bus. take: 撮る (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 写真, 対象 ) 乗る (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 乗り物, 対象 ) 飲む (subj, 人間, 動作主 ) (obj, 薬, 対象 ) 77
69 オマケ 78
70 翻字 (transliteration) 文字から文字への変換 音から文字への場合は転写 / 音訳 (transcript) 固有名詞の翻訳に必要 Audrey Hepburn オードリー ヘップバーン 79
71 翻字の曖昧性 同じ文字 同じ発音でも異なる Canberra キャンベラ California カリフォルニア 正書法が定まっていない spaghetti スパゲッティースパゲッティスパゲッテースパゲッテ スパゲティースパゲティスパゲテースパゲテ 80
72 文字の選択 中国語への翻字 CocaCola コカコーラ 可口可乐 可口可樂 飲んで楽しい 81
73 歴史的 文化的な理由 James Curtis Hepburn ジェームス カーティス ヘボン Florence フィレンツェ John Paul II ヨハネ パウロ 2 世 82
74 名前の転写 John, Jan, Giovanni, Ivan, Johan, Johannes, Ioannes, Hans George, Georges, Giorgio, Georg, Georgios, 譲治 aomi, oemi, 奈緒美 ( 谷崎潤一郎 痴人の愛 ) 83
75 ヘボン式ローマ字表記 マッチ matchi 新聞 shimbun 新庄 Shinjō または SHIJOO 譲治 Jōji または JOOJI 84
76 ローマ字表記での長音の扱い えー ex. 映画 eiga おー ex. 伊藤 ( いとう ) 大野 ( おおの ) 訓令式 Itô, Ôno ヘボン式 Itō, Ōno 駅名 Itō, Ōno パスポート Ito, Ono, 特例 Itoh/Itou, Ohno/Oono 道路標識 Ito, Ono 読み仮名と一致しない例 : 講師 kōshi 子牛 koushi 85
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: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :
1 2 3 4 1 1 2 1 2.1 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 2.2 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 2.3 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 2 2.4 : : : : : : : : : : : :
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15 日本語単一化文法による形態素解析と構文解析の融合 * 吉村賢治 ** Integration of Morphological Analysis and Syntactic Analysis using Japanese Unification Grammar Kenji Yoshimura** When we analyze Japanese sentences, we usually adopt
スライド 1
知識情報演習 Ⅲ( 後半第 2 回 ) 辻慶太 http://slis.sakura.ne.jp/cje3 1 情報検索システムの世界観 情報の生産者研究者, 作家, 記者など 情報の最終利用者 ( エンドユーザ ) 生産 情報の登録者 DB 登録者, 分類者, 索引作成者など 登録 検索 計算機上のシステム 検索エンジン,DB, インタフェースなど 支援 蓄積される情報図書, 雑誌, 画像, 音声など
演習 レシピテキストの係り受け解析
実習 : レシピの言語処理の現状 京都大学 笹田鉄郎 前田浩邦 森信介 2013 年 8 月 18 日 1 公開に際しての注意 必要環境 Perl KyTea Eda Firefox (ver. 14.0.1 以前のバージョン ) 著作権の関係上 係り受け解析の実習で利用した学習コーパスを公開することはできません ご了承ください 目次 1. はじめに 2. 注意事項 3. アノテーション支援ツールPNAT
先行研究 pp
N N 1 BCCWJ 1 はじめに 2007 362 a a. b. a. b. a b 2007 363 A B A B A B A A B A B 1 2014 2 5 53 54 2007 363 2 先行研究 200719771989 1998 2001 1993 2004 1977 pp.122 130 N N 55 1989 2 pp.20 21 3 pp.34 35 2 3 56 1998
101002A インドネシア語基礎 基礎 B ティニ Tini コドラット Kodrat 木曜日 インドネシア語の基礎をアルファベット 読み方 文章の作り方 及びイントネーションからしっかり教えます 積極的に話すことに挑戦します ダイレクトメソッド ( 子供が言葉を自然に学ぶスタイル ) です 質問
101001A インドネシア語基礎 基礎 A フロレンティナ Florentina エリカ Erika アユニングティアス Ayuningtyas 月曜日 インドネシア語の基礎文法を紹介します 基語動詞 形容詞 前置詞を中心に学習します 随時ドリルなどの課題 ( 宿題 ) 小テストも行います 到達目標 : 形容詞 語幹動詞 それぞれの品詞の特性 役割を正確に理解し 使いこなせるようになる 講座 基礎
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情報技術演習 第 4 回 情報抽出と自然言語処理 2006/10/24 久保田秀和文学部 / 情報学研究科 kubota@ii.ist.i.kyoto-u.ac.jp http://www.ii.ist.i.kyoto-u.ac.jp/~kubota/ 本日の講義 演習 プログラミングの基礎 ( 復習 ) 前回提出されたレポートを題材に 計算機上の身近な情報へのアプローチ (CGUI) 情報抽出と自然言語処理
Stadard Theory:ST( ) Extended Standard Theory:EST( ) Rivised Extended Standard Theory:REST( ) Government and
2009 11 10 2000 1 Stadard Theory:ST(1957-1965) Extended Standard Theory:EST(1965-1973) Rivised Extended Standard Theory:REST(1973-1976) Government and Binding:GB/Principles and Parameters Theory:P&P(1981-1990)
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![Microsoft PowerPoint - 02LanguageTheory.ppt [互換モード]](/thumbs/99/140262931.jpg "Microsoft PowerPoint - 02LanguageTheory.ppt [互換モード]")
言語理論 : コンパイラ理論 2 言語理論 櫻井彰人 言語を定義する方法 ( いくつかある ): 文法 ( 生成規則 ) オートマトン 既知の言語間の演算これらの間には対応関係があるコンパイラの設計に使用 言語の定義方法 どうやって定義するか定義方法は使いやすくあるべし, i.. 定義は有限の長さ 与えられた文字列がその言語に属するか否かを調べるアルゴリズムが存在する必要がある さらに その意味が一意に抽出できるアルゴリズムが必要広く使われている方法は
コンピュータ応用・演習 情報処理システム
2010 年 12 月 15 日 データエンジニアリング 演習 情報処理システム データマイニング ~ データからの自動知識獲得手法 ~ 1. 演習の目的 (1) 多種多様な膨大な量のデータを解析し, 企業の経営活動などに活用することが望まれている. 大規模データベースを有効に活用する, データマイニング技術の研究が脚光を浴びている 1 1. 演習の目的 (2) POS データを用いて顧客の購買パターンを分析する.
オートマトン 形式言語及び演習 1. 有限オートマトンとは 酒井正彦 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110,
オートマトン 形式言語及び演習 1 有限オートマトンとは 酒井正彦 wwwtrscssinagoya-uacjp/~sakai/lecture/automata/ 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110, } 形式言語 : 数学モデルに基づいて定義された言語 認識機械 : 文字列が該当言語に属するか? 文字列 機械 受理
<4D F736F F D20345F8C6091D F090CD82C695AA82A982BF8F9182AB8F88979D2E646F63>
形態素解析と分かち書き処理 保田明夫テキスト マイニング研究会事務局長株式会社平和情報センター 形態素解析と分かち書き処理 はじめに社会調査 ( 意識調査 態度調査等 ) や市場調査等の自由回答型 自由記述型データ あるいは コールセンターやお客さま相談室などで収集された生活者や消費者の 生の声 さらには 製造部門における工程管理や品質管理の定性情報や営業日報や会議録など 多種多様かつ膨大なテキスト型データ
英語たしかめシート 1-2 解答 be 動詞 あんどうくみ (1) 私は安藤久美です 私 の意味の I は, いつも大文字で書くよ I am Ando Kumi. (2) あなたはアメリカ出身ですか Are you from America? 文は大文字で始めるよ (3) これは私の本ではありません
英語たしかめシート 1-1 解答 アルファベット ももっちです よろしくね! 一緒にがんばろう (1) 自分のをローマ字で書いてみましょう (2) 単語を書いてみましょう 1boy 2girl 3cat 4dog 1 2 3 4 (3) 単語を書いてみましょう 1egg 2milk 3red 4yellow 1 2 3 4 (4) 単語を書いてみましょう 1good 2bad 3I 4you 1 2
英語の女神 No.21 不定詞 3 学習 POINT 1 次の 2 文を見てください 1 I want this bike. ワント ほっ want ほしい 欲する 2 I want to use this bike. 1は 私はこの自転車がほしい という英文です 2は I want のあとに to
英語の女神 No.21 不定詞 3 学習 POINT 1 次の 2 文を見てください 1 I want this bike. ワント ほっ want ほしい 欲する 2 I want to use this bike. 1は 私はこの自転車がほしい という英文です 2は I want のあとに to use という不定詞 (to+ 動詞の原形 ) が続いています この英文はいったいどんな訳になるのでしょうか
日本語‐ウズベク語機械翻訳
共生社会特論 第 3 回 統計的機械翻訳 2016 年 12 月 13 日 機械翻訳における処理レベル 原言語の文単語列構文構造意味構造 形態素レベルの変換構文レベルの変換意味レベルの変換文脈レベルの変換 談話構造談話構造中間言語 目的言語の文単語列構文構造意味構造 2 ルールベース翻訳 S NP VP VP PP N V NP P NP N DET N DET N John saw a girl
パソコン ハードディスク CD-ROM インターネット 20 年くらい前にワープロが普及して電子テキストが一般的になった ( パソコン ハードディスク )) 電子テキストを共有 共用したくなる (CD-ROM インターネット ) 共通なフォーマットを持った電子テキスト 平文 (plain text)
自然言語処理入門 貯め込んだテキスト 東京大学情報基盤センター ( 情報理工学系研究科 情報学府兼担 ) 中川裕志 nakagawa@r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/ パソコン ハードディスク CD-ROM インターネット 20 年くらい前にワープロが普及して電子テキストが一般的になった ( パソコン
智学塾 英語基礎 ( 中学編 ) プロトタイプ版 Copyright 2015 智学塾 All Rights Reserved. 1
智学塾 英語基礎 ( 中学編 ) プロトタイプ版 Copyright 2015 智学塾 All Rights Reserved. 1 No1 be 動詞 例文を通して 押さえるべき重要ポイントを記しています ぜひ 理解 暗記の順番でマスターしてください 例 1) 私は太郎です I am Taro. これは書けると思いますが ここで注意してほしいのは主語 I (~は相当する語) 動詞 am (be 動詞
Mimehand II[1] [2] 1 Suzuki [3] [3] [4] (1) (2) 1 [5] (3) 50 (4) 指文字, 3% (25 個 ) 漢字手話 + 指文字, 10% (80 個 ) 漢字手話, 43% (357 個 ) 地名 漢字手話 + 指文字, 21
![Mimehand II[1] [2] 1 Suzuki [3] [3] [4] (1) (2) 1 [5] (3) 50 (4) 指文字, 3% (25 個 ) 漢字手話 + 指文字, 10% (80 個 ) 漢字手話, 43% (357 個 ) 地名 漢字手話 + 指文字, 21](/thumbs/84/89593262.jpg "Mimehand II[1] [2] 1 Suzuki [3] [3] [4] (1) (2) 1 [5] (3) 50 (4) 指文字, 3% (25 個 ) 漢字手話 + 指文字, 10% (80 個 ) 漢字手話, 43% (357 個 ) 地名 漢字手話 + 指文字, 21")
1 1 1 1 1 1 1 2 transliteration Machine translation of proper names from Japanese to Japanese Sign Language Taro Miyazaki 1 Naoto Kato 1 Hiroyuki Kaneko 1 Seiki Inoue 1 Shuichi Umeda 1 Toshihiro Shimizu
Microsoft PowerPoint PCFG.ppt
[ 言語情報科学論 A] Statistical Parsing 2007 年 06 月 04 日 言語情報科学講座林良彦教授 Text: Courtesy of Dr. Jurafsky, D. and Dr. Martin, J.H: Speech and Language Processing,1 st edition (Prentice Hall, 2000) & 2 nd edition,
<4D F736F F D A A838B B96E291E82E646F63>
ゼロから編 1 章 :be 動詞 1.is 肯定文 (8) < 基本例文 > これは私の ~ です This is my book. これは私の本です This is my pencil. これは私の鉛筆です ポイント this は これ (= 近くにあるもの ) を表す my は 私の を表し 必ず後ろに名詞をおく my を冠詞と並べることはできない a my pen/my a pen 語句 this
英語の女神 No.8 否定文のまとめ 学習 POINT 1 否定文の作り方英語には 動詞が 3 種類あります be 動詞 一般動詞 助動詞です 英語の否定文は その文にどんな動詞が使われているかによって 作り方が異なります (1) be 動詞の文 be 動詞の後ろに not を付ける 1 She s
英語の女神 No.8 否定文のまとめ 学習 POINT 1 否定文の作り方英語には 動詞が 3 種類あります be 動詞 一般動詞 助動詞です 英語の否定文は その文にどんな動詞が使われているかによって 作り方が異なります (1) be 動詞の文 be 動詞の後ろに not を付ける 1 She s studying English. 彼女は英語を勉強しています She s not studying
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研究ノート 英文単語統計と品詞解析への試み 福井正康, 光平直嗣 * 福山平成大学経営学部経営情報学科 * 福山平成大学大学院経営学研究科経営情報学専攻 概要 この研究ノートでは我々が試作した英文単語統計と品詞解析のプログラムについて その構造と機能を解説する 単語統計では辞書を用いて原形で単語出現回数の統計が取れること 品詞解析では各単語に品詞のタグが付けられることを目標にしている 一応の骨組みはできあがったが
科目名 総合英語 ⅠA 対象学年 1 年 期間 通年 曜日 時限 金 1-2 限 授業回数 90 分 34 回 授業種別 講義 回 / 週 1 回 取得単位 4 単位 授業目的達成目標 読み 書き を通して 聞く こと 話す ことにも役立つ英語の力を習得させる 文法を踏まえてパラグラフの内容を迅速か
総合英語 ⅠA 対象学年 年 期間 通年 曜日 時限 金 - 限 数 0 分 回 授業種別 講義 回 / 週 回 取得単位 単位 読み 書き を通して 聞く こと 話す ことにも役立つ英語の力を習得させる 文法を踏まえてパラグラフの内容を迅速かつ正確に把握できる 英文でパラグラフを書くことができる 0 0 0 教科書の使い方 授業の受け方 + Self-Introduction ボキャビル文法解説
Microsoft Word - Javacc.docx
JavaCC 実習レポート課題について以下の実習のために コンパイラのページ http://www.info.kindai.ac.jp/compiler/ から javacc.zip をダウンロードしてください javacc.zip は以下のファイルから成ります javacc/ sample0.k, sample1.k, samplell2.k : k 言語の例プログラム sample0.asm,
Microsoft PowerPoint ppt
仮想マシン (2), コード生成 http://cis.k.hosei.ac.jp/~asasaki /lect/compiler/2007-1204.pdf ( 訂正版 ) 1 概要 仮想マシン 概要 ( 復習 ) 制御命令 出力命令 コード生成 式のコード生成 文 文の列のコード生成 記号表 2 演習で作るコンパイラの例 test.hcc Int main() { int i j; i = 3;
(Microsoft PowerPoint - \203|\203X\203^\201[\224\255\225\\\227p\216\221\227\ ppt)
Web ページタイプによるクラスタリングを用いた検索支援システム 折原大内海彰電気通信大学システム工学専攻 はじめに 背景 文書クラスタリングを用いた検索支援システム Clusty(http://clusty.jp/) KartOO(http://www.kartoo.com/) Carrot(http://www.carrot-search.com/) これらはすべてトピックによる分類を行っている
PowerPoint プレゼンテーション
コンパイラとプログラミング言語 第 3 4 週 プログラミング言語の形式的な記述 2014 年 4 月 23 日 金岡晃 授業計画 第 1 週 (4/9) コンパイラの概要 第 8 週 (5/28) 下向き構文解析 / 構文解析プログラム 第 2 週 (4/16) コンパイラの構成 第 9 週 (6/4) 中間表現と意味解析 第 3 週 (4/23) プログラミング言語の形式的な記述 第 10 週
(Microsoft Word - deim2009\215\305\217I\224\305_kobayashi.docx)
DEIM Forum 2009 C6-4 Web 上のレビュー情報からユーザが重要視する製品の特徴を抽出する手法の提案 小林大祐 井上潮 東京電機大学工学研究科 101-8457 東京都千代田区神田錦町 2-2 E-mail: 08gmc13@ed.cck.dendai.ac.jp, inoue@c.dendai.ac.jp あらまし製品のレビューを書くための Web サイトが存在し, 利用者も多い.
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属性文法 コンパイラ理論 8 LR 構文解析補足 : 属性文法と conflicts 櫻井彰人 Racc (Yacc 系のcc) は属性文法的 非終端記号は 値 (semantic value) を持つ パーザーは パーザースタックをreduceするとき ( 使う規則を X ::= s とする ) s に付随する semantic value (Racc では配列 valueにある ) を用いて action
情報工学実験 C コンパイラ第 2 回説明資料 (2017 年度 ) 担当 : 笹倉 佐藤
情報工学実験 C コンパイラ第 2 回説明資料 (2017 年度 ) 担当 : 笹倉 佐藤 2017.12.7 前回の演習問題の解答例 1. 四則演算のできる計算機のプログラム ( 括弧も使える ) 2. 実数の扱える四則演算の計算機のプログラム ( 実数 も というより実数 が が正しかったです ) 3. 変数も扱える四則演算の計算機のプログラム ( 変数と実数が扱える ) 演習問題 1 で行うべきこと
2. 項目検索 (1) 日本語による検索 発明の名称 要約 クレーム及び詳細な説明について 基本的に 2 文字単位で作成され た ( バイグラム (bi gram)) インデックスに対して検索を行います 1 1 文字での検索を行い たい場合は * ワイルドカード指定は不要です を用いて前方一致検索と
検索漏れを防ぐワイルドカードの使用について Japio 世界特許情報全文検索サービス (GPG/FX) にてテキスト検索を行う際 ワイルドカード ( ケーション ) を使用し 部分一致検索を行うことで 検索漏れを防ぐことができます 例えば 英語の単数形と複数形 現在形 進行形及び過去形など 語尾変化のある単語をまとめて検索する場合 イギリス英語とアメリカ英語とでスペルが異なる場合 表記揺れがある場合などにおいて有効です
4 学習の活動 単元 Lesson 1 (2 時間 ) 主語の決定 / 見えない主語の発見 / 主語の it 外国語表現の能力 適切な主語を選択し英文を書くことができる 外国語理解の能力 日本の年中行事に関する内容の英文を読んで理解できる 言語や文化についての知識 理解 適切な主語を選択 練習問題の
学校番号 310 平成 29 年度英語科 教科科目単位数指導学年教材名 副教材名 英語英語表現 4(2 単位 2) 第 2 学年 Vision Quest English Expression Ⅱ( 啓林館 ) 同 WORKBOOK Hope ( 啓林館 ) 1 担当者からのメッセージ ( 学習方法等 ) 英語表現 4 単位を 2 年生 3 年生で 2 単位ずつ履修する 教科書は 3 つのパートに分かれており
Microsoft Word - ベーシックの英文法.docx
ベーシックの英文法 ベーシックの英文法は英作文を書くために簡易化されたものです 以下 簡単に概要を説明します 授業ではこの文法を 時間をかけて覚えてゆきます ひと夏でマスターできるので 安心してください 時間のない方は赤い文字だけお読みください 1 英語と日本語の大きな違い 英語と日本語の大きな違いの 1 つは 英語は文の中で言葉の置かれる位 置が決まっている という点です 日本語では 太郎はリンゴが好きだ
NLP プログラミング勉強会 6 かな漢字変換 自然言語処理プログラミング勉強会 6 - かな漢字変換 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1
自然言語処理プログラミング勉強会 6 - かな漢字変換 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 かな漢字変換のモデル 日本語入力でひらがな列 X をかな漢字混じり文 Y へ変換 かなかんじへんかんはにほんごにゅうりょくのいちぶ かな漢字変換は日本語入力の一部 HMM や単語分割と同じく 構造化予測の一部 2 選択肢が膨大! かなかんじへんかんはにほんごにゅうりょくのいちぶ
Microsoft PowerPoint - 03BNFScanner.ppt [互換モード]
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コンパイラ理論 3 BNF と EBNF そして構文解析へ 3 章ステップ 1: 問題の把握 櫻井彰人 と文法 と EBNF 言語仕様 プログラムと言語仕様との関係 コンパイラ入門 C# で学ぶ理論と実践 より 3.2 BNF(Backus Naur Form) 文法 を記述する表記法 コンピュータ言語を表す為に使われることが多い 英文法 単語と単語の構成 関係を表す 5 文型は単語の品詞から英文の型を表現している
講義の進め方 第 1 回イントロダクション ( 第 1 章 ) 第 2 ~ 7 回第 2 章 ~ 第 5 章 第 8 回中間ミニテスト (11 月 15 日 ) 第 9 回第 6 章 ~ 第 回ローム記念館 2Fの実習室で UML によるロボット制御実習 定期試験 2
ソフトウェア工学 第 7 回 木曜 5 限 F205 神原弘之 京都高度技術研究所 (ASTEM RI) http://www.metsa.astem.or.jp/se/ 1 講義の進め方 第 1 回イントロダクション ( 第 1 章 ) 第 2 ~ 7 回第 2 章 ~ 第 5 章 第 8 回中間ミニテスト (11 月 15 日 ) 第 9 回第 6 章 ~ 第 12 14 回ローム記念館 2Fの実習室で
多言語版「チュウ太のweb辞書」を用いた語彙学習
< 日本語教育と AI: 研究実践例と今後の課題 > 読解支援システムへの AI 活用の可能性と留意点 東京国際大学 川村よし子 読解支援システムへの AI 活用の可能性と留意点 はじめに 1. 読解支援システムと自然言語処理技術 2. リーディング チュウ太 3. チュウ太のWeb 辞書 4. チュウ太のやさしくなーれ 5.AI 活用の可能性と留意点 はじめに はじめに AI( 人工知能 ) とは?
付録 C の 1 Page 1 of 9 10/26/2003 付録 C クリスチャン ギリシア語聖書における Kyrios 新世界訳聖書は ギリシア語 Kyrios( ) をさまざ
Page 1 of 9 付録 C クリスチャン ギリシア語聖書における Kyrios 新世界訳聖書は ギリシア語 Kyrios( ) をさまざまな英語の名詞に訳している この付録では クリスチャン ギリシア語聖書のギリシア語テキストに出現するKyriosのすべてを一覧にしている ( モールトンとゲデンが書いた ギリシャ語聖書語句索引 ( J20 として王国行間逐語訳に参照されている ) は ギリシア語の名詞
コンビニデザートに対する生活者の意見でわかるブランド評価 テキストマイニングによる 意見 の分析 Contents 1 注目される CGM 2 ネットにひろがる意見 3 意見を 言葉 で分析 4 パネルの解説 5 ご協力いただいた企業様 数理システムユーザーコンファレンス 2007
コンビニデザートに対する生活者の意見でわかるブランド評価 テキストマイニングによる 意見 の分析 Contents 1 注目される CGM 2 ネットにひろがる意見 3 意見を 言葉 で分析 4 パネルの解説 5 ご協力いただいた企業様 1. 注目される CGM(1) CGM とは Consumer Generated Media インターネットなどを活用して生活者が内容を生成していくメディア 個人の情報発信をデータベース化
Microsoft PowerPoint - アルデIII 10回目12月09日
アルゴリズムとデータ構造 III 9 回目 : 月 9 日 全文検索アルゴリズム (Simple Serh, KMP) 授業資料 http://ir.s.ymnshi..jp/~ysuzuki/puli/lgorithm/index.html 授業の予定 ( 中間試験まで ) / スタック ( 後置記法で書かれた式の計算 ) / チューリング機械, 文脈自由文法 / 構文解析 CYK 法 / 構文解析
コロケーションリストのもう一歩先へ: 英和辞書の執筆者と使用者の立場から
概要 コロケーションリストのもう一歩先へ : 英和辞書の執筆者と使用者の立場から 成城大学社会イノベーション学部石井康毅 コロケーションは学習者にとって重要だが 連語辞典は使いこなせないことが多い コーパスから簡単に連語リストが作れる これは執筆者から見て非常に有用だが これだけでは 学習者向け辞書における実際の記述や用例の作成には不十分 コンコーダンスラインを丁寧に見なくてはいけないが 限られた時間の中で
Unit 8-1 目標関係代名詞 ( 主格 ) を理解する! date 月日 基本文 1 私はアメリカに住んでいるおじがいます I have a uncle who(that) lives in America. 2 私は日本製の車を持ってます I have a car which(that) wa
8-1 目標関係代名詞 ( 主格 ) を理解する! 基本文 1 私はアメリカに住んでいるおじがいます I have a uncle who(that) lives in America. 私は日本製の車を持ってます I have a car which(that) was made in Japan. Point! 関係代名詞は 前の名詞( 先行詞 ) と後の文をつなぐ役割をしている 先行詞が人の場合:thatかwhoを使う
untitled
They buy a car with four doors. dollars. S S DET N DET the A, B,... a, b, DET N PP the boy V PREP DET N DET N hits Det: Determiner( PP: Postpositional Phrase ( the dog with a rod 1 (terminal symbol, category)
タイトルは14ポイント&ボールドMS明朝
言語単位と文の長さが品詞比率に与える影響 山崎誠 ( 国立国語研究所言語資源研究系 ) Influence of Word Unit and Sentence Length on the Ratio of Parts of Speech Makoto Yamazaki (Dept. Corpus Studies, NINJAL) 1. はじめに語類構成比の問題は語彙の分布問題の重要なテーマとして 1950
自己紹介 23 年 : NAIST 博士後期課程修了 統計的自然言語処理 機械学習 データマイニング 24 年 : NTT コミュニケーション科学基礎研究所入所リサーチアソシエイト グラフ構造に対する機械学習手法 25 年 ~ Google 株式会社ソフトウェアエンジニア Web 検索 ( サーチク
大規模テキスト処理を支える 形態素解析技術 Google 株式会社 工藤拓 第 8 回人工知能学会知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS) 自己紹介 23 年 : NAIST 博士後期課程修了 統計的自然言語処理 機械学習 データマイニング 24 年 : NTT コミュニケーション科学基礎研究所入所リサーチアソシエイト グラフ構造に対する機械学習手法 25 年 ~ Google 株式会社ソフトウェアエンジニア
財団法人日本科学技術連盟 2021 年 2 月 24 日 SQiP 研究会特別講演 人工知能による欠陥分類の次の挑戦 バグの自動修復技術の実用化に向け (2016 年度 SQiP 研究会発表論文 ) 数理科学アプローチを用いた客観的欠陥弁別法 ~ 外因欠陥の弁別方法とその効果 意義 ~ 2/17
2017 年 2 月 24 日 財団法人日本科学技術連盟第 32 年度ソフトウェア品質管理研究会成果発表会 数理科学アプローチを用いた 客観的欠陥弁別法 外因欠陥の弁別方法とその効果 意義 第 7 分科会欠陥エンジニアリング Team TuKuLu 研究員 : 伊藤弘毅 ( 三菱電機株式会社 ) 大島修 ( エプソンアヴァシス株式会社 ) 角修二 ( 株式会社インテリジェンスビジネスソリューションズ
英語 書く力 ライティング能力 の向上 和 田 忍 我々日本人にとって 英語で 書く ということは簡単なことではない しかし 書く こと が難しいのは何も英語に限ってというわけではない 近年 携帯メールやツイッターといった 会 話体 のことばをそのままつづってコミュニケーションをとる機会が増えている
\n Title 英 語 書 く 力 (ライティング 能 力 )の 向 上 Author(s) 和 田, 忍 ; Wada, hinobu Citation 国 際 経 営 教 育, 5: 91-96 Date 2012-06-30 Type Departmental Bulletin Paper Rights publisher KANAGAWA University Repository 英語
NINJAL_salon_ _final.pptx
統語 意味解析コーパスの開発と言語研究 : アノテーション方式 検索 抽出方法を中心に NINJAL サロン 2016 年 11 月 29 日 ( 火 ) 窪田愛 アラステア J バトラー プラシャント パルデシ 1 今回の発表に関してより詳しくは 日本言語学会第 153 回大会予稿集 pp. 428-433 h5p://www.ls-japan.org/modules/documents/ index.php?cat_id=30
中納言 の使い方 凡例 検索例 1 注 検索例 参考情報 注意点 1
中納言 の使い方 凡例 検索例 1 注 検索例 参考情報 注意点 1 1. 3つの検索方法 ( 一番上のタブ ) 短単位検索 } 形態論情報を使った検索長単位検索文字列検索 } 形態論情報を使わない検索 3つの検索方法の使い分け短単位検索 国名 + 語 のような組み合わせ検索で 語 を一度に検索できる 日本語 で検索してもヒットしない( 短単位では 日本 + 語 ) 長単位検索 日本語 でヒットする
1. はじめにツイッター フェイスブックなどの CGM から情報を容易に集められるようになってきた かえって量が多すぎて人手での分類は不可能に近いので 内容を調べて分類するプログラムが求められている 筆者等は集めた記事の評判が好意的であるか非好意的であるかを分析して分類するプログラムを開発した マー
商品の Consumer Generated Media 上での 評判解析 国分芳宏 梅北浩二 松下栄一 株式会社言語工学研究所 (2011,5,28-2014,2,8) マーケティングやクレーム処理の支援のために ツイッター フェイスブックなどで商品の評判分析をするプログラムを開発した まず意味解析で個々の記事がポジかネガかを評価した 次に複数の記事をまたいでポジと評価した点 ネガと評価した点とを抽出した
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仮想マシン () 仮想マシン 復習 仮想マシンの概要 hsm 仮想マシン プログラム言語の処理系 ( コンパイラ ) 原始プログラム (Source program) コンパイラ (Compiler) 目的プログラム (Object code) 原始言語 (Source language) 解析 合成 目的言語 (Object Language) コンパイルする / 翻訳する (to compile
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オートマトン 形式言語及び演習 3. 正規表現 酒井正彦 正規表現とは 正規表現 ( 正則表現, Regular Expression) オートマトン : 言語を定義する機械正規表現 : 言語
オートマトン 形式言語及び演習 3. 酒井正彦 www.trs.css.i.nagoya-u.ac.jp/~sakai/lecture/automata/ とは ( 正則表現, Regular Expression) オートマトン : 言語を定義する機械 : 言語を記号列で定義 - 記述しやすい ( ユーザフレンドリ ) 例 :01 + 10 - UNIX の grep コマンド - UNIX の
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自然言語処理プログラミング勉強会 1 1-gram 言語モデル Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 言語モデルの基礎 2 言語モデル 英語の音声認識を行いたい時に どれが正解 英語音声 W1 = speech recognition system W2 = speech cognition system W3 = speck podcast histamine
コ2 343 NEW EDITION UNICORN English Communication 2
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人間とコンピュータ インターネット検索
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英語の神様 No.3 受動態 3 学習 POINT 1 能動態と受動態 ( 日本語 ) 英語の神様 No.1 で 能動態 と 受動態 について学習したのを覚えていますか 1 スミス先生はこのコンピュータを使いました ( 能動態 ) 2 このコンピュータはスミス先生によって使われました ( 受動態 ) 1 の文が能動態で 2 の文が受動態です これらはちょうど反対の表現です 従って 能動態 は受動態に
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Unit 3-1 目標 be going to V を理解する! date 月日 基本文 Point! ( 肯定文 ) 私は明日野球をするつもりです I'm going to play baseball tomorrow. ( 疑問文 ) あなたは明日野球をするつもりですか Are you goin
- 目標 be going to V を理解する! 基本文 Point! ( 肯定文 ) 私は明日野球をするつもりです I'm going to play baseball. ( 疑問文 ) あなたは明日野球をするつもりですか Are you going to play baseball? 答え方 ) はい します / いいえ しません Yes, I am. / No, I'm not. ( 否定文
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7-4-2 一般動詞の否定文 疑問文 今日の単語今日の授業で使う英単語です しっかり覚えてから授業に進みましょう 単語を 覚えた =その単語を 読める 意味が分かる 書ける 声に出して書きながら覚えていきましょう 1 行く go 2 来る come 3 へ ( 行く 来る )to 4 学校 school 5 学校へ行く go to school 6 歩く walk 7コンピュータ computer
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IPSJ SIG Technical Report 1,a) 1,b) N-gram 75.9% 1. Firefox Linux (Open Source Software: OSS) (Mailing List: ML) (Bug Tracking System: BTS) (Version C
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Page 2 第２文型のツボ 品詞とは 不定詞の形 1 単 純 不 定 詞 完 了 不 定 詞 能動 to... すること 受動 to be pp... されること 能動 to have pp... したこと 受動 to have been pp... されたこと wanted hoped wished intended meant planned expected were to to... Ｖから見て同時
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45 日本人英語学習者のための教員養成における第二言語 外国語習得論的考察 大山健一 * キーワード : 英語科教育法, 教員養成, 英語学, 第二言語 外国語習得論, 英語教育学 1. 目的 本論文では, 外国語 ( 英語 ) の教員養成において如何にして英語学が必要であるのかを提唱することが目的である この英語学は教諭免許状取得において, 英語音声学, 英文法, 英語史 ( 国際共通語としての英語を含む
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基本文 読解問題音声 第 2 章 不規則動詞の過去形 学習内容 A 不規則動詞の過去形 8 9 10 11 12 I went to the library yesterday. Yumi had breakfast at seven this morning. Bob came to Japan last week. Ken made the chair a week ago. Mary read