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公開ツール

依存構造で意味的に構成可能な分散表現 VecDCS

係り受けの構文解析したコーパスから、意味的に構成可能な単語ベクトルと統語ラベルの変換行列を学習するツールです。詳細は下記の文献にご参照ください。

  • Learning Semantically and Additively Compositional Distributional Representations
  • Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui
  • ACL2016, pp.1277-1287 PDF

知識ベース埋め込みによる知識ベース補完モデル glimvec

  • Ryo Takahashi, Ran Tian and Kentaro Inui. Interpretable and Compositional Relation Learning by Joint Training with an Autoencoder. In Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2018), July 2018.

dynamic entity representationによるMachine Readingモデル der-network

  • Sosuke Kobayashi, Naoaki Okazaki, and Kentaro Inui. A Neural Language Model for Dynamically Representing the Meanings of Unknown Words and Entities in a Discourse. In Proceedings of the 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP), pp.473-483, November 2017.
  • Sosuke Kobayashi, Ran Tian, Naoaki Okazaki and Kentaro Inui. Dynamic Entity Representation with Max-pooling Improves Machine Reading. In Proceedings of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics and Human Language Technologies (NAACL-HLT 2016), pp.850-855, June 2016.

日本語wikificationシステム jawikif

  • Shuangshuang Zhou, Naoaki Okazaki, Koji Matsuda, Ran Tian and Kentaro Inui. Supervised Approaches for Japanese Wikification. Journal of Information Processing Vol. 25, pp. 341-350, April 2017.

英作文支援のための用例検索システム PoEC

英語で作文をする際、ある表現が実際に使われているかを確かめるために、その用例を英文コーパスから容易に検索できるオンラインツールです。本サービスのコーパスは、自然言語処理関連の主要国際会議の論文を使っていますので、国際会議論文の執筆をサポートできます。詳しくは以下の文献をご覧ください。

  • 英作文支援のための用例検索システムの構築
  • 高松優, 水野淳太, 岡崎直観, 乾健太郎
  • 言語処理学会第18回年次大会, pp.361-364 PDF

PoEC (http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/poec/sentsearch/)

仮説推論エンジン Phillip

整数線形計画法にもとづく高速な仮説推論エンジン ([1] の C++ 実装)

[1] Kazeto Yamamoto, Naoya Inoue, Kentaro Inui, Yuki Arase and Jun'ichi Tsujii. Boosting the Efficiency of First-order Abductive Reasoning Using Pre-estimated Relatedness between Predicates. International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 5, No. 2, pp. 114-120, April 2015. (DOI: 10.7763/IJMLC.2015.V5.493)

数量表現・時間表現の規格化ツール normalizeNumexp

数量表現や時間表現が示す数量・時間を、様々な表記・表現の異なりを吸収して計算機に認識させることができるツール

日本語述語項構造解析器 ChaPAS

文章中に出現する述語とその項構造(文内)を同定するツール。

日本語拡張モダリティ解析器 Zunda

文中のイベント(動詞や形容詞など)に対して、その真偽判断(イベントが起こったかどうか)、仮想性(仮定の話かどうか)などを解析するツールです。

公開リソース

トピック遷移構造付き生成歌詞データ

本データは,入力した単語の字数列(音符数列)とトピック遷移構造(ストーリー展開)を考慮し,自動的に生成された100曲分の歌詞となります.

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日本語Wikificationコーパス

本コーパスは、拡張固有表現タグ付きコーパス内の新聞記事(PNサブコーパス)340記事にアノテートされているENEに対して、対応するWikipediaエントリを付与したコーパスです。 日本語に対するEntity Linking, Wikificationの開発や評価に利用されることを想定して構築されました。

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日本語 Wikipedia エンティティベクトル

本データは、日本語版 Wikipedia の記事本文全文から学習した、単語、および Wikipedia で記事となっているエンティティの分散表現ベクトルです。

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Wikipedia記事への促進・抑制関係付与コーパス

本コーパスは、Wikipedia記事1,494に対して、概要文中に促進・抑制関係を付与したコーパスです。 クラウドソーシングを用いて、1つの記事に対し10人でアノテーションでしていただきました。

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評価対象-評価表現抽出用日本語Twitterデータセット

本データセットは、日本語Twitterに対して、評価対象-評価表現抽出のための2値ラベルを付与したコーパスと、評価対象および評価表現のスパンをアノテートしたコーパスからなるものです。

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機能表現タグ付与コーパス

現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)のYahoo!知恵袋ドメインの文書に機能表現の意味ラベルを付与しました。機能表現の意味ラベルは、つつじに基づいて独自に拡張をしたものです。付与仕様も合わせて公開しています。

松吉らによって付与されたモダリティとその周辺情報と、同じ文書集合を付与対象としていますので、モダリティ解析関連の研究に役立てることができます。 本コーパスを利用するには、BCCWJのオフライン版の利用契約を別途締結する必要があります。BCCWJについて詳しくはこちらをご覧ください。

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文節間限定関係コーパス1.0

文間の弱対立関係を認識するために,文節間の限定関係(条件,程度,範囲)をとたえる課題を文節間限定関係認識と呼びます.本コーパスは,その課題に取り組む際に,限定関係を人手で付与したコーパスです. 限定関係の仕様は,以下をご覧ください.

コーパスは,以下のアドレスよりダウンロードできます.メールアドレスを入力して,送信すると折り返しダウンロード先のアドレスやパスワードなどが送付されます.

https://docs.google.com/forms/d/13u80K7DaZo30Oldn2a1ZVaI3Cvpkupo2nznMW-EFs1k/viewform?usp=send_form

ご質問・ご要望などがありましたら,inuilabresources at gmail.com までご連絡ください.

言論マップコーパス

言論マッププロジェクトのために構築した,20種類のクエリと検索対象文に対して,意味的関係を付与したコーパス

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事象選択述語辞書

事象のモダリティに影響を与える述語(例 走るのをやめる)について、その一覧とモダリティへの影響についてまとめた辞書です。

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日本語評価極性辞書

日本語評価極性辞書(用言編)
用言を中心に収集した評価表現約5千件のリスト(小林の評価値表現辞書)を一部改編し,人手で評価極性情報を付与したデータ
日本語評価極性辞書(名詞編)
評価極性を持つ(複合)名詞,約8千5百表現に対して評価極性情報を付与した,人手によるチェック済みのデータ
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場所参照表現タグ付きコーパス

本コーパスは,Twitterからランダムにサンプリングしたテキストに現れる,「特定の場所を著者が想定している」と判断できる表現に対して,実際にどのエンティティを指しているかを人手で判断しエンティティ情報を付与したコーパスです.GeoNLPなどのジオパーズシステム,エンティティリンキングシステム等の開発や評価に利用することを想定して構築されました.

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Last-modified: 2018-08-17 (Fri) 14:16:21 (115d)
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