お知らせ

• シラバスや WebClass に記載されている Zoom のミーティングID とパスワードで授業時間にアクセスしてください。
• 重要: 15回目に授業を実施する可能性があるので予定を空けておくこと。

概要

• 科目概要と履修案内

講義スライド

• 情報アクセスと知的処理 - 概論 (スキップ)
• 情報推薦のアルゴリズム (「情報メディア概論」の一部復習)
• 情報検索の基礎
  • 情報検索とは
  • 検索対象の表現と索引付け
  • 検索モデル
• 自然言語処理の基礎
  • 自然言語処理とその応用
  • 自然言語処理の基盤技術
• 演習問題

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実習テキスト

• この演習で作成するシステムの全体像
  • この演習で作成するプログラム
• プログラミングの準備
  • プロジェクトの作成
    • Maven: プロジェクト管理ツール の使用 (任意)
• 2年次科目「データ記述とWebサービス」の内容 (復習)
  以下は抜粋
  • Feed (RSS/Atom) の利用
    • Feedとは
    • Feedの例
  • Webサービスの利用
    • Webサービス
  • Webページの利用
    • HTML文書と DOM
    • 動的なページの取得
      • Selenium: Webブラウザ操作ツール
        Webブラウザを利用して動的に更新されるコンテンツを取得。
  • 形態素解析の利用
    • Lucene Kuromoji [更新]
      インストールすべき lucene の version が変更されています。lucene 8.3.1 以前にしてください。
• 参考
  • サーバの負荷に配慮したアクセス

文献案内

• 自然言語処理概論. 黒橋禎夫・柴田知秀(著). サイエンス社.
  自然言語処理に関する入門書です。いま知っておくべき話題に絞りコンパクトにまとめられています。
• 利用者の好みをとらえ活かす-嗜好抽出技術の最前線- : 1.嗜好抽出・情報推薦の基礎理論 1）嗜好抽出と情報推薦技術. 土方嘉徳(著). 情報処理 48巻9号.
  情報推薦の基本方式を概観した解説記事です。