FrontPage / Research Themes of Members

スタッフ

乾 健太郎

  • 自然言語処理全般,とくに意味・談話処理,知識推論
  • 奈良先端大時代に始めた言論マップの研究が一周し,2011年度からは科研費基盤研究(A)の助成を受けて,その発展的研究に取り組んでいます(課題名「ネット上の医療・健康情報の健全な利活用を可能にするヘルスリテラシー支援環境」).

岡崎 直観

  • 知識獲得,情報抽出,自動要約
  • 東大在籍時代に生命・医学文献からの知識獲得の研究を進め,2011年度からは「語彙データベースと大規模コーパスに基づく意味クラス推定器の開発」(科学研究費若手研究B),「知識の自動獲得・構造化に基づく情報の論理構造とリスクの分析」(JSTさきがけ)のプロジェクトの助成を受けて,知識獲得の発展と応用の研究を進めています.

松林優一郎

  • 意味解析, 語彙意味論, 述語項構造解析/アノテーション, 言い換え認識
  • 現在は特に、文の意味の構成的な計算を実現するため、単語が持つ意味の構造と文や節の構成的な意味の間の関係について研究しています。

田然

  • 意味解析、含意関係認識、知識獲得、論理推論
  • 数学の博士学生時代はセリュラー・アウトマトンや代数幾何を研究していた。現在は自然言語から意味を抽出する技術に関心をもって研究に取り組んでいます。

井之上 直也

  • 世界知識に基づく説明生成モデルの構築
  • 「文章を理解することは、その文に対する最良の説明を与えることである」という Interpretation as Abduction (Hobbs et al. 1993) の考え方に基づいて、文章の行間(=説明。登場人物の意図や代名詞の参照関係など)を推論する計算モデルの構築を行っている。特に、同義関係や因果関係等の複数の世界知識を大規模コーパスから獲得・一般化する手法や、獲得した大規模な知識を有効に利用するための枠組みについて研究している。2015年10月より、NAIST 松本研究室 との共同研究 (JST-CREST) の枠組みの中で、リアルタイムに増え続ける学術論文から有用な情報を自動抽出・整理するために、構築中の推論モデルを学術論文の論述構造解析に応用する取り組みも行っている。SIG Knowledge-Intensitve Artificial Intelligence (KIAI)SIG Discourse 隊長。

松田 耕史

  • マルチリソース言語処理、特にエンティティリンキング
  • 社会が急速にデータ駆動になるに従い、異なる種類のデータを対応付ける技術の必要性が増している。すでに多くの蓄積がある社会指標や疫学データに加えて、街頭に設置される人感センサやカメラの画像の収集基盤が整備され、これらの利用により社会が劇的に効率化される可能性がある。しかしながら、これらのデータに対して、人間が解釈可能で、意思決定に資する「意味」を付与する仕組みはまだ確立されていない。一方、言語は、複雑な意味を表現、伝達するための重要なプラットフォームである。しかしながら、言語 データとその他のデータを対応付けて分析を行う取り組みは、現在のところ、単語の頻度との相関関係分析な ど、原始的なものにとどまっている。これは、分析の「軸」として用いることが可能なデータベースが存在せ ず、このデータベース中のレコードに対してテキスト中の言及をグラウンドさせる仕組みも存在しないからで ある。言語データを、実世界のセンサーそれぞれが発信する情報と組み合わせてより精緻な分析を行うには、 さらなるブレークスルーが必要である。私は、このブレークスルーが、「エンティティに基づいた言語処理」 によってもたらされると考え、研究を行っている。

学生

髙瀬 翔 (D3)

  • 知識獲得、情報抽出、表現学習
  • 大規模Webデータからの名詞の意味カテゴリや単語間の意味的関係の自動獲得
  • 関係パタンの意味を構成的に計算するための意味表現の学習

代勤 (D3)

  • 因果関係知識の自動獲得

Paul Reisert (D3)

  • Mining and Analyzing Controversial Issues using Online Text Data

稲田 和明 (D2)

  • Temporal relation identification between events in a document
  • Analyzing functional expression in Japanese (e.g -タ, -テイル, ...)
  • Learning word embedding in semantic relationships between events

佐々木 彬 (D2)

  • マイクロブログ上のテキストの正規化
  • 場所を参照する表現の解析
  • 賛否分類

渡邉 研斗 (D2)

  • マイクロブログ上の誤情報と訂正情報の分類と可視化
    • 東日本大震災では,電話やメールよりも大量の情報を即座に得られる Twitter が情報提供・収集に大きく貢献した.しかし,必要以上の情報が行き交い,「コスモ石油 の爆発で有害な雨が降る」などの誤情報が拡散し,人々の混乱の要因となった.これまで震災時の誤情報を収集する研究が報告されているが,誤情報の拡散を防ぐための方策にまで踏み込んだ研究は少ない.
  • マイクロブログ上の論点の抽出と賛否分類
    • 近年,ソーシャルメディア上の情報から,社会の動向を探るソーシャルリスニングが注目を浴びている. 本発表では,賛否を表す表現(「~に賛成」「~に反対」)に着目し,ネット上のユーザーの意見や関心を抽出する手法を提案する. この手法を参議院選挙期間中のツイートに適用することで,既存のメディアが注目していなかったような論点を抽出できた. さらに,否定語による賛否極性の反転,および賛否の主体を認識することの重要性と,その解決策を紹介する.
  • 大局的な構造を考慮した歌詞自動生成システムの提案
    • 歌詞の創作では,楽曲全体で一貫した内容を表現することが重要である.音楽の創作支援技術として,自動作曲・自動作曲支援システムや歌声合成 システムは様々な研究開発がなされており, 一般の人々が利用し始めている.自動作詞・作詞支援 システムについても様々な研究者が取り組んできたが,従来の歌詞自動生成では,局所的な範囲(例えば,1行だけの限られた構造)のみを考慮した 生成結果をつぎはぎして楽曲全体の歌詞を生成することが多かった. そこで本研究では,楽曲全体の歌詞を自動生成することを目標とする

中山 周 (M2)

  • 述語項構造解析, 照応解析
  • Event coreference resolution, Entity coreference resolution
  • Selectional Preference

マハルジャン スミット (M2)

  • Grounding: Automatic description of image with text

小松 広弥 (M2)

  • 依存構文解析

島岡 聖世 (M2)

  • 情報抽出

冉 文昇 (M2)

  • Distributional Representation of word, phrase, and sentence

高橋 諒 (M1)

  • 定量推論と定性推論の併用による実世界理解

鈴木 正敏 (M1)

  • 拡張固有表現辞書の構築

佐藤 祥多 (M1)

  • ヒトとロボット間での普遍的談話モデルの構築
    • 最近では、雑談対話発話システム研究に従事
  • 談話において有用な常識的知識(common sense)の獲得

上村明衣 (M1)

  • 利用物に関する知識獲得

栗原理聡 (M1)

  • マイクロブログからの情報抽出

卒業したメンバー

水野 淳太 / Junta Mizuno

  • 言論マップ生成課題,モダリティ解析/事実性解析 / Statement Map Generation, Modality analysis / factuality analysis
  • 入力された命題の関連情報を同意・対立の観点で自動的に分類・俯瞰表示すること(言論マップ生成)で命題を深く理解し,ひいては信憑性の判断に役立てる問題に取り組んでいる.本アプローチは,NICT対災害SNS情報分析システムでも利用されており,被災時に流通しうる誤情報に対する信憑性分析に役立てられている.技術的課題の一つにモダリティ解析/事実性解析があり,特に否定の解析性能向上に取り組んでいる.関連して,機能表現解析,弱対立関係認識(条件付き同意・対立関係認識)にも取り組んでいる.
  • When a short sentence is given, Statement Map classifies relevant sentences into agreement, conflict, or other (non-relevant) in order to understand about the input sentence deeply. It leads to understand the credibility of the sentence. This approach is used in NICT Disaster Information Analysis System (DISAANA) to analyze the credibility of information distributed under the disaster situation. I work on modality analysis, especially negation recognition. I also work on functional expression recognition and confinement relation recognition (conditional entailment/contradiction recognition).

成田 和弥

  • 日本語事実性解析
  • 日本語事実性解析における問題を分析し,語彙知識・言語現象を加味したモデルの構築に取り組む.

杉浦 純 (D3)

  • 大規模語彙知識を用いた仮説推論による談話理解モデルの構築
  • 談話理解に向けたステップとして現在は談話関係認識にフォーカスを当ててモデルを構築・解析中.

山本 風人 (D3)

  • 論理推論による談話理解
  • 大規模語彙知識と論理推論を組み合わせることで,より意味的に深い談話理解を可能にするフレームワークの解析に取り組む.

周 双双 (D3)

  • Named Entity Disambiguation
  • Entity Linking in Web text

大江 貴裕 (M2)

  • 弱対立関係認識

大野 雅之 (M2)

  • 文脈を考慮した選択選好

上岡 裕大 (M2)

  • 日本語機能表現解析

村岡 雅康 (M2)

  • Composition of phrase vectors with dependencies
  • Image description generation with word and image vectors
  • Interest : Distributional Semantics, Word Embeddings, Compositional Semantics, Deep Learning, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory

田中 亮太 (M2)

TBA

小林 颯介 (M2)

  • Understanding real world situations by combining qualitative and quantitative reasoning
  • Neural dialog models
  • Discourse-level neural models

チャ ジス (M2)

  • 分布意味論での単語の意味の広さと包含関係の学習
  • Learning semantic relationships between words in distributional semantics

Last-modified: 2016-11-14 (Mon) 11:31:16 (97d)
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