教學大綱 Syllabus

科目名稱:窺探科技中的語言應用

Course Name: Exploring Language Application in Daily Technology

修別:群

Type of Credit: Partially Required

3.0

學分數

Credit(s)

70

預收人數

Number of Students

課程資料Course Details

課程簡介Course Description

(暫定)

日常生活中不離語言的使用,語言以各種形式出現於說話、報章雜誌、廣告、符號等等,並與目前人工智慧的發展息息相關。此課程將探索生活中的語言使用、及其於科技結合實例之議題,例如討論為何機器人的回應總是很罐頭、為何機器需要斷詞及詞類標註、為何需要句法剖析樹、是否同樣一套機器模型或是資料處理流程就足以應付所有語言等議題,以及在既有已釋出的自然語言處理平台或軟體所產出的結果 (e.g., CKIP CoreNLP、Weka等) 在學界及業界的應用討論。透過網路平台或軟體的使用,本課程將讓學生體驗針對同一種語言 (e.g., 英文及中文) 不同斷詞系統之間輸出的結果為何不同,其優缺點、及背後當初設計的初衷和考量是什麼;對於不同的情緒分類方式,對於訓練模型自動判斷產品評論好壞又會有哪些不同影響;或者對於客服機器人的回覆方式可以採用或是設計哪些語言策略,使得整體對話流更加順暢等議題內容。


期末展演將鼓勵學生自行發掘科技生活中的任何語言現象,可使用現有網路語言處理工具或自行以程式語言處理資料進一步做輔助,分析其語境、發生緣由、統整歸納語言規則,及做出可行性高的實質應用思考,並與班上同學分享交流,促進思考發想。

(備註: 課程中每週需要自行攜帶筆電上課以便於實作,會於課程中學習如何寫簡易程式語言)

核心能力分析圖 Core Competence Analysis Chart

能力項目說明


    課程目標與學習成效Course Objectives & Learning Outcomes

    • 認識語言學於生活及科技之密切結合及其應用
    • 培養人文科學角度之批判性思考及創造力
    • 增強與社會之連結度
    • 學習將專案發想實際化以提出具執行潛能的計畫案
    • 能夠自己撰寫簡易程式語言

    每周課程進度與作業要求 Course Schedule & Requirements

    (課程內容暫定)
     

    *每週皆須自備筆電至課堂實作,會於課程中學習如何寫簡易程式語言。

    Week Topic Activities
    1 Course Introduction  
    2 Chatbot 課程議題討論/實作
    3 The Flow of the Dialogue 課程議題討論/實作
    4 Neologism 課程議題討論/實作
    5 Segmentation 課程議題討論/實作
    6 Part of Speech Tags 課程議題討論/實作
    7 Meanings 課程議題討論/實作
    8 Comments and Reviews 課程議題討論/實作
    9 Emotions 課程議題討論/實作
    10 Fake News 課程議題討論/實作
    11 Speech Act and Intention 課程議題討論/實作
    12 Topic Modeling and Clustering 課程議題討論/實作
    13 Text Generation 課程議題討論/實作
    14 期末專案討論  
    15 期末專案口頭發表  
    16 期末專案繳交  

     

    授課方式Teaching Approach

    40%

    講述 Lecture

    20%

    討論 Discussion

    20%

    小組活動 Group activity

    20%

    數位學習 E-learning

    0%

    其他: Others:

    評量工具與策略、評分標準成效Evaluation Criteria

    (暫定)

     

    • Class presence (20 %): presence
    • In-Class discussion (50 %): in-class participation and group discussion
    • Final Presentation (30 %)

    指定/參考書目Textbook & References

     

    • Ohio State University Press. (2017). Language FilesMaterials for an Introduction to Language and Linguistics (12th edition).
    • Dan Jurafsky and James H. Martin. (2020). Speech and Language Processing (3rd edition). [Draft link: https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/]
    • Dragomir Radev (eds). 2013. Puzzles in Logic, Languages and Computation. Vol1-2. Springer Verlag.

     

    • 謝國平 (2019)。語言學概論。三民書局。
    • Wes McKinney. (2017). Python for Data Analysis. O’Reilly Media, Inc.
    • Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper. (2009).Natural Language Processing with Python. O'Reilly.
    • Ruslan Mitkov (ed.). (2003). The Oxford Handbook Of Computational Linguistics.
    • Alexander Clark, Chris Fox, and Shalom Lappin (ed.). (2010). The Handbook of Computational Linguistics and Natural Language Processing. Wiley-Blackwell.
    • Ela Kumar. (2011). Natural Language Processing. I. K. International Publishing House.
    • 麥考萊 (2011)。語言的邏輯分析--語言學家關注的邏輯問題。浙江大學出版社。

     

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