研究演習Ⅰ (社会情報・専門科目)

Research Seminar I

専門教育科目

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社会情報科学部

3年

KCJBS3MCA3

2単位

演習 (Seminar)

2026年度前期

湯本 高行

社会情報科学部

日本語

該当なし

講義後に教室、もしくはメール等でアポを取り教員室にて

yumoto@sis.u-hyogo.ac.jp

2◎／1〇／3〇

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講義目的

1. 専門的知識の理解を深め，学問の方法論を身につける。
2. 情報技術，データ分析技術を高める。
3. 自然言語処理技術の理解を深め、その利用方法を修得する。

到達目標

1. 専門文献を読んで説明することができる。
2. ディスカッションの方法を身につけている。
3. 自然言語処理技術の理論を理解し、それを用いたプログラムの開発ができる。

自然言語処理

講義内容
　自然言語処理(NLP)の理論と利用方法を学ぶ。前半はNLPに関する論文紹介を行う。最初の3回は担当教員が前提知識について講義を行い、その後、各受講者が論文１本ずつを選び、論文紹介を行う。後半では、前半で学んだ内容を基に、各自がテーマを設定し、NLPを応用したシステムを開発する。最後に発表会を行う。

授業計画

1. ガイダンス
2. 自然言語処理についての講義1
3. 自然言語処理についての講義2
4. 自然言語処理についての講義3
5. 論文紹介1
6. 論文紹介2
7. 論文紹介3
8. NLPを応用したシステムの開発1
9. NLPを応用したシステムの開発2
10. NLPを応用したシステムの開発3
11. NLPを応用したシステムの開発4
12. NLPを応用したシステムの開発5
13. NLPを応用したシステムの開発6
14. 発表会1
15. 発表会2

対面

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

利用する場面を限定し許可

以下の用途については使用を認める。
・予習、復習など、自身の理解を深めるための利用
・提出物の作成にあたっては、自ら作成した内容についての改善のための補助的な利用
　（例：必要な概念やプログラミング技法などの理解、文章の推敲 など）

以下の行為は禁止する。
・提出物そのものやその基本構想・構成案の作成を生成AIに行わせること
　（自ら作成した案に対する助言を求めることは構わない）
・生成AIの出力について、内容の理解および内容の正しさの検証を行わずに成果物に記載すること
　（例：提出したプログラム中に処理内容を説明できない箇所があるなど）
提出物に不自然な点があれば口頭での説明を求めることがある。

末次拓斗：誰でもわかる大規模言語モデル入門，日経BP (2024)
※受講者には貸与するため購入する必要はありません。

適宜紹介する。

成績評価の基準

• 卒業研究を行うための基本的な知識と技能を身につけ、主体的な探究を行うことができる者に単位を授与する。講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に応じてSからCまで成績を与える。

成績評価の方法

• 発表30％、討論30％、レポート40％

論文紹介の資料については添削を行い、作成したシステムについては発表会にて講評を行う。

該当しない。