自然言語処理のアルゴリズム

問い

説明文は、何を例に挙げているか。

情報検索，機械翻訳などを例に，自然言語処理のアルゴリズムを理解する。

読点で区切ると、次の 3 つの断片が並ぶ。

• 情報検索
• 機械翻訳などを例に
• 自然言語処理のアルゴリズムを理解する。

「など」は「機械翻訳」の後ろにある。「情報検索」「機械翻訳」を例に挙げ、「自然言語処理のアルゴリズムを理解する」としている。断片どうしの係り方を、シラバスは書き分けていない。

用語例 7 語には、どういう文字列の共通点があるか。

形態素解析・構文解析・意味解析・文脈解析・係り受け解析 の 5 語が「解析」で終わる。 残る n-gram・文章間類似度 の 2 語は「解析」を持たない。どれも括弧書きを持たない。

7 語それぞれの意味と、説明文の 情報検索・機械翻訳 との対応を、シラバスは書いていない。

一行要約

シラバスは、情報検索、機械翻訳などを例に、自然言語処理のアルゴリズムを理解するとしている。用語例は 7 語で、うち 5 語が「解析」で終わる。7 語それぞれの意味は書かれていない。

図

用語例 7 語（シラバスの並び順のまま）

順	用語例
1	形態素解析
2	構文解析
3	意味解析
4	文脈解析
5	係り受け解析
6	n-gram
7	文章間類似度

この表の「順」はシラバスの並び順であって、重要度でも実施の順序でもない。 7 語のいずれについても、意味はシラバスに書かれていない。

この細目でのシラバスの書き方

項目	記載
説明文	一文（34 字）
文末	「〜自然言語処理のアルゴリズムを理解する。」
説明文の「など」	1 箇所
説明文の中の括弧	無し
用語例の数	7
括弧を持つ用語例	0
用語例の区分見出し	無し

詳細説明

シラバスが書いていること

説明文は一文、34 字である。「など」は 1 箇所ある。括弧は無い。

説明文は「アルゴリズムを理解する。」で終わる。 この 37 細目で、説明文がこの 12 文字で終わる細目は、2.（2）の下の 12 件のうち ② と ⑧ を除く 10 件である。

シラバスはこの細目を 2.（2）代表的なアルゴリズム の見出しの下の 9 番目に置いている。 2.（2）は見出しだけで、本文（説明文・用語例）を持たない。

節 2 の【目標】の 2 項目目「代表的なアルゴリズムを修得し，応用する。」は、見出し名「代表的なアルゴリズム」を文字列として持つ。 【目標】の項目と細目の対応を、シラバスは述べていない。

用語例の文字列の共通点

文字列	用語例
解析	形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析、係り受け解析

語の文字列の共通点であって、シラバスの分類ではない。

ほかの細目との文字列の重なり

• 処理 — 2.（1）の用語例 処理 が、この細目の細目名・説明文に現れる

（用語例の語全体・括弧の前の文字列と細目名が、ほかの細目の細目名・説明文・用語例に現れる組は、b18gen/ov.py で両方向に照合し、すべて挙げた。細目名・説明文・用語例の語の一部について重なる例はほかにもあり（「アルゴリズム」「言語」など）、ここには挙げていない。英数字（と「/」「.」「-」）だけの語は、前後が英数字でない位置の一致だけを数えた（別の英語の一部として当たるものは除いた）。）

シラバスはこれらを結び付けていない。 文字列が同じことだけが事実である。

この細目で書かないこと

次はいずれもこのノートの根拠に含まれていない。

• 7 語それぞれの意味
• 「解析」で終わる 5 語どうしの関係
• 7 語と 情報検索・機械翻訳 の対応

名前から内容を推測して書くことは spec.md §8.1a に反する。