お知らせ
- 重要: 以下の学籍番号の人は、課題の要件を満たしていないため再提出が必要です。
期限は 7/26(月) 13:40、提出先フォルダは「最終課題(再受付)」とします。
- 17FI109, 18FI003, 18FI008, 19FI003, 19FI050, 19FI130
質問はメールで受け付けます。
なお、最終課題未提出で今から提出したい人はメールで相談してください。
概要
講義スライド
a を押すとスライド全ページを 1ページとして表示させることができます。
実習テキスト
- この演習で作成するシステムの全体像
- プログラミングの準備
- 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
- Webサービスの利用
- Webページの利用
- 形態素解析の利用
- 参考
発表会
- 日時: 7月 12日 19日(月) 3限
- 発表時間: 5分程度 (+質疑)
- 発表内容:
- プログラムの目的
- デモ
- 実行のタイミングに制限がある場合には過去に実行した際の画面を示してください。
- アピールポイント
- 発表者の決定方法: 立候補 (+ 当日指名)
- 注意:
- 優秀な発表の様子は後輩等に紹介されることがあります。
- 発表の画面が卒業アルバムに載るかもしれません。顔を出すことをおすすめします。
課題
- 最終課題: プログラム(ソース)+レポート (+発表用スライド)
( 7/10 7/17(土) 15:00 提出)
- 完成版のプログラム
- ソースは必須です。
- Java の場合、src 以下の(今回のプログラムと関係のある)フォルダを
提出フォルダにコピーしてください。
圧縮してまとめる必要はありません。
- 提出物は公開しませんので、アプリケーションIDなどは入ったままにしてください。
なお採点時に限り、そのアプリケーションIDなどを使って実行することがあります。
- 実行に必要なライブラリなども提出してください。
外部プログラムを使っている人は、その配布パッケージを出してください。
配布パッケージからではなくパッケージ管理システム (Python の pip など)
を利用してインストールした場合は、
レポートにインストールしたパッケージ一覧を書いておくだけでかまいません。
- C# などで開発した場合には実行形式のファイルも提出してください。
- Webアプリケーションとして作成している人(ex. Tomcatを使っている人)については、
サーバで公開できるようなファイル一式を提出してください。
- データベースを使っている人は、ダンプしてもらってもよいのですが、
量が多いと現実的ではないかもしれません。
いずれにしても、テーブルの構造をレポートに書いておいてください。
- レポート... (暫定)
- 発表用スライド (発表にスライドを使う場合)
- 提出期限: 7/10 7/17(土) 15:00
- レポートとソースのどちらかが欠けている人は単位が出ません。
- 提出物は授業で制作された作品の例として、後輩や一般の人に紹介されることがあります。
- 提出先: boxの「最終課題」フォルダの中
- 課題: プログラムの構想
- どういう機能を実現するか
- そのためにどういう情報を利用するか
- それはどのような形式か (調査しておくこと)
- システムの構成図
- データの流れがわかるもの。システム内の処理は表現しなくてもよい。
- 形式: スライド 3枚以上(表紙は除く) (PowerPoint もしくは PDF)
- 提出先: boxの「構想」フォルダの中
- 提出期限: 次回授業開始時
- 期限後に修正版を提出する際にはファイル名を変えること(元のファイルを上書きしないこと)
- 備考1: 2-3週に渡って発表 (目標: 発表2分, 質疑応答1分)
- 備考2: 発表後の変更も可能 (大きく変える場合は要申告)
- 課題2
- 課題2a: 単語の出現頻度(tf)の計算と表示
課題1aのプログラムをベースにして、単語の出現頻度の一覧を表示するようにしましょう。
単語ごとの頻度情報を保持するデータ構造として、
HashMap
を使ってみましょう。
2年生の「データ構造とアルゴリズム演習」で学んだはずです。
- 単語分布の全体状況を把握するため、品詞の限定は一旦やめましょう。
- HashMap の get, put, containsKey の各メソッドを用います。思い出しましょう。
- HashMap のキー(key)と値(value)のペアのことをエントリ(entry)と言います。エントリの型は
Map.Entry<K,V>
です。HashMap に対して entrySet メソッドを呼ぶとエントリの集合が得られます。
この集合から 1エントリずつ取り出す拡張 for 文は次のように書けます。
for(Map.Entry<K,V> entry : termMap.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + ": "+ entry.getValue());
}
ただし、termMap が HashMap のインスタンスで、KとVはキーと値の型です。
- 入力のテキストを長めのものにすると、単語間の tf の差が実感できるでしょう。
- ファイル名: TermFrequencyCounter.java
- 課題2b: 単語の出現頻度(tf)の計算と頻度順の表示
課題2aのプログラムをベースに、単語の出現頻度の一覧を頻度の高い順に並び替えて表示するようにしましょう。
HashMap は保持しているエントリの順序に意味がないので、
エントリのリスト ArrayList<Map.Entry<K,V>>を生成してソートするか、
キーのリスト ArrayList<K> を生成してソートするか、
順序付きの Map である TreeMap などを用いるか、いずれかの方法を取りましょう。
- 提出先: 授業フォルダの課題2
- 提出期限: 次回の授業日の 13:00
課題1
- 課題1a: 単語の抽出と品詞による絞り込み
サンプルプログラムを参考に、日本語で書かれたテキストを形態素解析して単語を取り出し、指定した品詞の語のみを表示するプログラムを作成しましょう。
形態素解析用辞書では品詞は階層的に定義されていますが、ここでは簡単に名詞全般を表示させてみましょう。
- この問題では表示するだけでよいので、ArrayList 等に保存する必要はありません。
- 入力のフィードは好きなものに変更してかまいません。
- ネットワーク接続がうまくいかない人はファイル入力に変更してかまいません。
テキストファイルを BufferedReader で読み込む方法は、
「オブジェクト指向プログラミングおよび演習」の最後の講義で扱っています。
- ファイル名: NounExtractor.java
- 提出先: 授業フォルダの課題1
- 提出期限: 次回の授業開始前
文献案内