来年度、大学院生(とやる気のある学部生)を対象とした自然言語処理の授業をする予定で、シラバスを考えているところである。形態素解析から構文解析、そして意味解析につながるオーソドックスなスタイル(必ずしも機械学習を出さなくてもよい)でやるか、あるいは機械学習を前面に出してやるか(Teaching (intro, grad) NLP 参照)、悩んだのだが、そういえば来年度は人文系の人も含めた交換留学生対象の授業(同一内容だが英語で授業)もやることを思い出し、それなら後者は難しいか……。 自分自身人文系出身なので他人事ではなく、人文系で数学に苦手意識があると、かけ算が2回以上含まれる数式はダメで、かつ割り算が1回でも含まれる数式はダメで、cosやlogが含まれる数式はそもそも意味を理解することができない(そのため、意味を考えず単なる文字列として考えるので、かえって割り算を含む数式よりよいかもしれな