第1章: 準備運動

テキストや文字列を扱う題材に取り組みながら,プログラミング言語のやや高度なトピックを復習します.

第2章: UNIXコマンド

研究やデータ分析において便利なUNIXツールを体験します.これらの再実装を通じて,プログラミング能力を高めつつ,既存のツールのエコシステムを体感します.

第3章: 正規表現

Wikipediaのページのマークアップ記述に正規表現を適用することで,様々な情報・知識を取り出します.

第4章: 形態素解析

夏目漱石の小説『吾輩は猫である』に形態素解析器を適用し,小説中の単語の統計を求めます.

第5章: 係り受け解析

『吾輩は猫である』に係り受け解析器を適用し,係り受け木の操作と統語的な分析を体験します.

第6章: 機械学習

文書分類器を機械学習で構築します.さらに,機械学習手法の評価方法を学びます.

第7章: 単語ベクトル

単語の類似度計算や単語アナロジーなどを通して,単語ベクトルの取り扱いを修得します.さらに,クラスタリングやベクトルの可視化を体験します.

第8章: ニューラルネット

深層学習フレームワークの使い方を学び,ニューラルネットワークに基づくカテゴリ分類を実装します.

第9章: RNNとCNN

深層学習フレームワークを用い,再帰型ニューラルネットワーク(RNN)や畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装します.

第10章: 機械翻訳

既存のツールを活用し,ニューラル機械翻訳モデルを構築します.

言語処理100本ノックについて