名古屋大学 大学院工学研究科 情報・通信工学専攻 (Graduate School of Engineering, Nagoya University)



インターネットやウェブの急速な発展により、テキストを機械的に処理する必要性はますます高まっています。 2005年6月に発足した本研究室では、言語(ことば)を計算機で扱うための各種技術とその応用に関する研究を押し進めます。

言語は、コミュニケーションのための最も重要なメディアであり、かつ、時を超えて知識を伝える知識伝達メディアでもあります。 このような意味において、言語を科学的・工学的に研究することは、情報・通信工学の枠を超えて、大きな意義があります。

本研究室では、特に、情報をわかりやすく、使いやすくするための言語処理技術および自動編集技術を中心に研究を進め、情報伝達の円滑化を支援する各種システムの実現を目指します。


最新のお知らせ

  • 第48回名古屋地区NLPセミナー 人間とコンピュータの思考の対応付けに基づく将棋解説文生成亀甲 博貴(東京大学)非言語情報を自然言語に変換する研究は数多く行われているが、本発表ではそのうちの一つである将棋解説文の自動生成の取り組みを紹介する。将棋解説文の特徴として、ゲーム木と呼ばれる状態の遷移を表現するグラフに基づいていることが挙げられる。ゲーム木と人間のエキスパートによる解説文との対応付け手法と、それに基づく解説文生成手法について述べる。
    投稿: 2017/11/07 1:51、ryo kimura
  • 第47回名古屋地区NLPセミナー 自然言語を論理的に理解するシステムを目指して田 然(東北大学)自然言語は、意味の類似度が測れる連続的な側面と、はっきりした記号的・論理的な側面を兼ね持つ。分散表現は前者のほうをうまく捉えているが、形式意味論は、言語に見られる現象を数学の概念として定式化することで、後者の論理構造を捉える。本講演では、ある形式意味論の一部の論理演算は分散表現のベクトル演算によって近似できることを示し、これを利用する自然言語の推論システムの構想について語る。段取りとしては、まず今回扱う形式意味論を定式化し、その論理演算と分散表現のベクトル演算の類似性について説明する。次に分散表現の学習方法について説明し、最近行った改良も含めてデモをする ...
    投稿: 2017/07/03 2:58、ryo kimura
  • 第46回名古屋地区NLPセミナー 自然言語読解タスクの概観と分析菅原朔(東京大学)機械による言語理解をテストする枠組みとして読解タスクがある。タスクは文脈文とそれについての質問で構成され、照応解析や因果関係認識、常識推論など様々な能力を総合的に要求する。これまでいくつもデータセットが提案されているが、システムの開発において「このシステムは何が得意で、何が苦手か」といったように言語理解能力をつぶさに分析・評価するための方法論が整備されていないという課題がある。本発表では、読解タスクの既存のデータセット・システムを概観し、その分析手法について検討する。
    投稿: 2017/06/19 2:36、ryo kimura
  • 第45回名古屋地区NLPセミナー Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ工藤拓 (Google)ニューラル機械翻訳のアーキテクチャは従来法と大きく異なるとはいえ、入出力は慣習的に単語列が使われることが多い。 しかし、単純に単語列を用いると処理速度の低下や未知語の増加といった実用上の問題が生じる。ニューラル言語生成にはそれに即した単語分割が必要であろうという考えのもと、新しいトークナイザ Sentencepieceを開発・公開している。Sentencepeiceは、サブワードの一般化であり、生文から教師無しで分割を学習することで完全なEnd-to-End 処理を可能にしている。本発表は、Sentencepieceの概要と機械翻訳における実験結果を紹介するとともに ...
    投稿: 2017/06/05 2:42、ryo kimura
  • 第44回名古屋地区NLPセミナー ニューラル機械翻訳の仕組み中澤 敏明(JST)ニューラル機械翻訳(NMT)の登場により機械翻訳のパラダイムは大きく変化した。平均的な翻訳精度は統計翻訳(SMT)と比較すると格段に向上したが、誤りの傾向がSMTとは大きく異なっており、NMT特有の誤りも存在する。本発表ではSMTの簡単な復習とNMTを理解する上で必要なニューラルネットワークの知識を説明した後、SMTと比較しながらNMTの仕組みを解説する。またそれぞれの翻訳結果の特徴を明らかにし、最近のNMTの研究についても触れる。
    投稿: 2017/05/22 17:16、ryo kimura
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