シラバス
授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
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情報検索 | 2024 | 前期 | 金2 | 理工学研究科博士課程前期課程 | 難波 英嗣 | ナンバ ヒデツグ | 1年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SG-HI5-7C08
履修条件・関連科目等
授業で使用する言語
日本語/英語
授業で使用する言語(その他の言語)
授業の概要
情報検索とは、ユーザの情報要求を満足する情報を知識源から見つけ出すことである。本講義では、まず、情報検索の基礎技術について概観する。次に、日常的に利用されている情報検索や自然言語処理に関連する技術を紹介する。また、理論を学ぶだけでなく、実際にPythonで簡単な情報検索システムを構築し、様々な自然言語処理ツールなどを用いて拡張することで、情報検索に関する基礎的な知識と技術の習得を目指す。
科目目的
この科目は、学位授与の方針で示す「知識獲得力」および「専門性」を習得することを目的としている。
到達目標
情報検索における重要な要素技術や考え方について学ぶ。
プログラミング言語Pythonで情報検索システムを構築する。
授業計画と内容
1. イントロダクション
2. ベクトル空間型モデル
3. 情報検索システムの実装1: 索引付け (実習)
4. Web検索
5. 情報検索システムの評価
6. 検索ユーティリティ
7. クエリ拡張 / 言語横断検索
8. 情報検索システムの実装2: 検索インターフェイス (実習)
9. ランキング学習
10. 構造化テキスト検索(1): 文書構造解析と情報検索
11. 構造化テキスト検索(2): XML検索
12. ソーシャル検索
13. 情報推薦システム
14. 様々な情報検索システム
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと/その他
授業時間外の学修の内容(その他の内容等)
授業開始前の課題提出
授業時間外の学修に必要な時間数/週
・毎週1回の授業が半期(前期または後期)または通年で完結するもの。1週間あたり4時間の学修を基本とします。
・毎週2回の授業が半期(前期または後期)で完結するもの。1週間あたり8時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
種別 | 割合(%) | 評価基準 |
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レポート | 80 | 提出物およびPythonで作成した情報検索システムの質により評価する。 |
平常点 | 20 | 授業への参加・貢献度の状況により評価する。 |
成績評価の方法・基準(備考)
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法(その他の内容等)
アクティブ・ラーニングの実施内容
反転授業(教室の中で行う授業学習と課題などの授業外学習を入れ替えた学習形式)/実習、フィールドワーク
アクティブ・ラーニングの実施内容(その他の内容等)
授業におけるICTの活用方法
クリッカー
授業におけるICTの活用方法(その他の内容等)
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
manabaで資料を配付する。
参考書
・Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto, "Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search (2nd Edition)", Addison-Wesley Professional, 2011.
・Bruce Croft, Donald Metzler, and Trevor Strohman, "Search Engines: Information Retrieval in Practice", Addison Wesley, 2015.
・Tie-Yan Liu, "Learning to Rank for Information Retrieval", Springer, 2011.
・Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze, "Introduction to Information Retrieval", Cambridge University Press. 2008.
その他特記事項
本講義は英語で行います。