2015

2015年度の記録

第37回 2015年12月15日(火)17:00-18:30 @名古屋大学工学部電子情報館中棟IB014教室

各研究室の学生の研究紹介(28名)

    • トーク: 90秒

    • QA: 60秒-90秒 (質問者は学生のみ)

外山研究室

    • M2 岡田 浩平

    • M2 河地 玄

    • M2 坂本 聡美

    • B4 斉藤 航佑

    • B4 永井 輝

    • B4 東内 悠亮

    • B4 平田 雄大

    • B4 山腰 貴大

松原G

    • M2 河合 翔太

    • B4 岡本 康佑

    • B4 川端風貴

佐々木研究室

    • M2 立林裕太朗

    • M2 増田和浩

    • B4 辻村有輝

    • B4 加藤秀大

    • B4 高里盛良

    • B4 吉田圭祐

    • B4 山根丈亮

    • B4 外山洋太

    • B4 三浦健太郎

佐藤・松崎研究室

    • M2 加納 隼人

    • M2 緒方 健人

    • M2 高木 大生

    • M2 吉田 達平

    • B4 伊藤巧

    • B4 今川拓哉

    • B4 豊辻宏旨

    • B4 松山諒平

参加者:50名

第36回 2015年11月17日(火)17:00-18:30 @名古屋大学工学部電子情報館中棟IB014教室

自然言語処理におけるディープラーニングの発展

坪井祐太(日本IBM)

ディープラーニングの自然言語処理分野での応用についてご紹介します。 画像・音声処理と自然言語処理の違いや、最近進展のあったEnd-to-endの学習など 最先端の手法をまとめます。

参加者:35名

第35回 2015年10月20日(火)17:00-18:30 @名古屋大学工学部電子情報館中棟IB014教室

1. 英文穴埋め問題における文章ベクトルと学習データの質の影響

森 洸樹(豊田工業大学 修士1年)

語順の情報を組み込んだニューラル言語モデルはTOEICの英文穴埋め問題において 高い正答率を出すことが報告されている.この手法では文脈外の情報を利用でき ないという問題がある.また,学習に用いているWikipediaのデータは,文法的な 誤りがあるなど,質の良いデータではない可能性がある.これらの問題に対応す るために,文章ベクトルによる文脈外の情報の利用とBNCのデータによる学習デー タの質の影響について調査したので,これらの結果について報告する.

2. コンピュータが小説を書く日

佐藤理史(名古屋大学)

きまぐれ人工知能プロジェクト「作家ですのよ」の文章生成班(名大チーム)の これまでの取り組みについて述べる。我々は、文生成器Haori、および、ストーリ 文法に基づく文章生成器を作成し、これらを利用して制作した作品を第3回星新一賞へ応募した。 コンピュータが小説を書く日は来るのか。来るとしたら、それいつか。

参加者:35名

第34回 2015年6月24日(水)17:00-18:30 @名古屋大学工学部電子情報館中棟IB013教室

大規模テキストからの因果関係知識の自動獲得と「未来シナリオ」の自動生成

橋本力(NICT)

先行き不透明なこの世の中を生き抜くには、膨大な データに基づく体系的な意思決定が重要である。 我々はそうした意思決定を支援する技術として 「未来シナリオ」の自動生成技術に取り組んでいる。 我々の未来シナリオとは、「地球温暖化が進む-> 海水温が上がる」、「海水温が上昇する->腸炎ビブリオ が(海中で)増殖する」、「腸炎ビブリオが増える-> 食中毒が発生する」といった因果関係知識を連鎖させて 得られる、未来に起こるかもしれない事態の系列の ことである。例えば上記の因果関係の例からは「地球 温暖化」から「食中毒」に至る未来シナリオが得られる。 本講演では、我々がこれまで開発してきた、大規模 テキストからの因果関係知識の自動獲得技術と、それに 基づく未来シナリオの自動生成技術を紹介する。また これらの技術が組み込まれた応用システムとして、 NICTで開発し、今年3月末に一般公開した、大規模 Web情報分析システムWISDOM Xを紹介する。

参加者:31名

第33回 2015年5月27日(水)17:00-18:30 @名古屋大学工学部電子情報館中棟IB013教室

類型論から統計的に日本語の系統を考える

村脇有吾(九州大学)

日本語の起源は、1世紀以上にわたる言語学の研究にもかかわらず、未解決であ る。発表者もこの問題を容易に解決できるとは考えていないが、もし解決でき るのであれば、その手がかりは言語類型論ではないかという見通しを持ってい る。また、この問題は、人間が手作業で解くのは難しく、計算機による統計的 推論が適していると考えている。個々の手がかりが不確実であり、そのため、 候補が組み合わせ爆発を起こすからである。本発表では、言語類型論とそれを 系統推定に用いる動機を説明したのち、「言語の自然さ」という従来用いられ なかった手がかりを系統推定に導入する試みを紹介し、日本語を中心に推定結 果を考察する。

参加者:31名