| 授業方針・テーマ |
○ 「言葉の意味とは何か？」という問いを、大規模言語モデル（LLM）をはじめとする人工知能の進展を踏まえ、現代的な観点から考える。
○ 哲学・言語学における標準的な考え方を概観した上で、統計に基づく経験的アプローチ（分布意味論）について哲学的な観点から理解を深める。
○ 最近の論文を取り上げ、議論を通して哲学と人工知能研究の接点について理解を深める。 |
習得できる知識・能力や授業の
目的・到達目標 |
○ 言語哲学で何がどのように論じられているのか、その考え方、議論の方法について学ぶことができる。
○ 言語哲学とその周辺分野（言語学、人工知能・自然言語処理）のつながりを学ぶことができる
○ 自然言語の具体例の分析を通して、論理と統計の基本的な考え方について理解を深めることができる。 |
授業計画・内容
授業方法 |
<授業計画・内容>
第1回 イントロダクション
第2回 語の意味（１）： 「語」とは何か
第3回 語の意味（２）： 概念とカテゴリー化
第4回 語の意味（３）： 概念空間１
第5回 語の意味（４）： 概念空間２
第6回 語の意味（５）： 分布意味論の基礎１
第7回 語の意味（６）： 分布意味論の基礎２
第8回 語の意味（７）： 分布意味論の応用１
第9回 語の意味（８）： 分布意味論の応用２
第10回 文の意味（１）：合成性の原理１
第11回 文の意味（２）： 合成性の原理２
第12回 文の意味（３）： ケーススタディ１
第13回 文の意味（４）： ケーススタディ２
第14回 文から談話へ
第15回 まとめ
<授業方法>
授業は講義形式で行うが、授業中に質問を投げかけるとともに、各回の授業の終わりに理解度を測るためのコメントシートの記載を求める。 |
| 授業外学習 |
○ 授業内容について理解を深め、さらに発展的な学習を行うため、授業時に指定した文献、参考書の該当箇所に目を通す。 |
| テキスト・参考書等 |
○ テキストは特に使用しません。授業時にプリントを配布して講義を行います。
○ 参考書
ライカン『言語哲学―入門から中級まで』（勁草書房, 2005年）
持橋大地『統計的テキストモデル―言語へのベイズ的アプローチ』（岩波書店, 2025年） |
| 成績評価方法 |
レポート60%、平常点（授業への関与、提出物の有無など）40% |
質問受付方法
(オフィスアワー等) |
質問・連絡等はメールで受け付けます。メールアドレスについては初回授業時にお伝えします。 |
特記事項
(他の授業科目との関連性) |
特別な予備知識は必要としませんが、論理学を履修済みであると理解がより深まるでしょう。 |
| 備考 |
|
シラバス照会