シラバス参照
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| 科目一覧へ戻る | 2022/04/21 現在 |
| 科目名／Subject | 知識情報論II／Knowledge Information TheoryII |
|---|---|
| 担当教員（所属）／Instructor | 木村 泰知 (商学部) |
| 授業科目区分／Category | 現代商学専攻博士前期課程 発展科目 |
| 開講学期／Semester | 2022年度／Academic Year 後期／Fall Semester |
| 開講曜限／Class period | 水/Wed 2 |
| 対象所属／Eligible Faculty | 商学研究科現代商学博士前期課程／Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce |
| 配当年次／Years | 1年 , 2年 |
| 単位数／Credits | 2 |
| 研究室番号／Office | |
| オフィスアワー／Office hours |
| 更新日／Date of renewal | 2022/03/07 |
|---|---|
| 授業の目的・方法 ／Course Objectives and method |
本講義では実際に利用されている情報検索技術を題材として、そのしくみについて理解することを目的とする。授業方法は情報検索に関する英語のテキストを読む。 |
| 達成目標 ／Course Goals |
膨大な文書から必要な情報をみつけるために、情報検索の標準的な手法について理解し、実装できるようにする。 |
| 授業内容 ／Course contents |
第01週 情報検索の概要 第02週 論理検索、Boolean retrieval、 第03週 用語語彙とポスティングリスト 第04週 辞書検索の構成、ワイルドカードクエリ 第05週 情報検索のハードウェアについて 第06週 インデックスの構築 第07週 スコア付け，用語重み付け 第08週 ベクトル空間モデル 第09週 tf-idf関数、改良型tf-idf関数 第10週 情報検索システムの評価 第11週 情報検索のテストコレクション 第12週 ランクなし検索集合の評価、ランク付き検索結果の評価 第13週 確率的情報検索 第14週 情報検索のための言語モデル 第15週 テキストの分類とナイーブベイズ |
| 事前学修・事後学修 ／Preparation and review lesson |
この講義は、情報検索における検索クエリと検索結果の事例を通して、従来手法の問題点を明らかにして、どのように解決してきたのかを解説します。そのため、授業のなかで取り扱う情報検索手法の問題点を指摘できるようにテキストを事前に通読しておいてください。また、授業のなかで説明した手法等については必ず調べるようにしてください。 ・事前に配布する資料は必ず目をとおし、分からない語彙等は必ず調べておくこと。 ・事後学修として、授業で解説した内容をまとめておくこと。 |
| 使用教材 ／Teaching materials |
1. Foundations of Statistical Natural Language Processing, Christopher Manning (著), Hinrich Schuetze (著) 1999. 2. Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. |
| 成績評価の方法 ／Grading |
授業への参加度（事例、討論、調査） 30% ホームワーク（事前課題の提出） 30% 小テストないしクイズ 10% 試験ないしプレゼンテーション（最終課題） 30% |
| 成績評価の基準 ／Grading Criteria |
秀（１００～９０）：知識情報論Ⅱについて秀でた理解力がある。 優（８９～８０） ：知識情報論Ⅱについて優れた理解力がある。 良（７９～７０） ：知識情報論Ⅱについて理解力がある。 可（６９～６０） ：知識情報論Ⅱについて最低限の理解力がある。 不可（５９～０） ：知識情報論Ⅱについて十分な理解力を持っていない。 |
| 実務経験者による授業 ／Courses conducted by the ones with practical experiences |
該当しない |