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  • 名古屋大学オープンキャンパスのお知らせ 8月8日に名古屋大学工学部のオープンキャンパスが開催されます。それに伴い、佐藤・松崎研究室では研究室見学を11時15分, 12時00分, 12時45分, 13時30分, 14時15分に各30分で計5回行います。研究室見学では、大学生活がどのようなものか、また佐藤・松崎研究室で行なっている「ことば」と「コンピュータ」を組み合わせた研究の紹介を行います。紹介のあとには研究室で作られたシステムがどのように動くかのデモも実際に行います。詳細については名古屋大学オープンキャンパスのホームページをご確認ください。当日、皆さんにお会いできる事を楽しみにしています。
    投稿: 2018/08/02 5:50、T T
  • 第53回名古屋地区NLPセミナー 語学学習支援におけるテスト理論と自然言語処理~良問の自動作成を目指して~江原 遥(静岡理工科大学)発表者は、語学学習者が知らない語をシステムとのインタラクションから予測し、それらの語に自動的に訳をつける語学学習支援システムや、その背後にある確率モデルの研究を継続的に行ってきた。 本発表では、テスト理論と自然言語処理のつながりと、今後の目指すべき方向性について発表する。テスト理論は、大まかに言えば、どの被験者がどの設問に正解/誤答したか、というデータから、被験者の能力値や設問の難易度(すなわち、設問の配点)といったパラメタを自動的に決定するための統計的な確率モデルの枠組みである。項目反応理論、項目応答理論という名前でも知られる ...
    投稿: 2018/07/12 3:48、佐野正裕
  • 第52回名古屋地区NLPセミナー 自然言語処理による教育応用水本智也(理研AIP)教育現場では,先生や採点/添削者の負担を軽減させるため,計算機による添削支援などが求められている.添削の中には,第二言語で書かれた作文の文法誤りを訂正する(文法誤り訂正)ものもあれば,あるテーマに対するエッセイの添削/採点 (エッセイスコアリング),長文読解問題における記述式問題の自動添削/採点 (短答式記述自動採点; SAS)のようなものまで様々な種類がある。本発表では,このような添削/採点をサポートする取り組みの一貫である、「文法誤り訂正システムの自動評価」と「採点項目に基づく国語記述式答案の自動採点」に関する研究について紹介する。
    投稿: 2018/07/05 4:04、佐野正裕
  • 第51回名古屋地区NLPセミナー 自然言語で書かれた数学問題を計算機で解く松崎 拓也 (名古屋大学)テキストの形で与えられた数学問題を自動的に解くことは,自然言語の意味を形式表現へと写し取る言語処理の課題と,形式化された問題を解く自動演繹・計算代数の課題が交わる複合的な問題である.「数学問題を解く」という行為をこのような形で計算機に乗せるための要となるのは論理式による数学問題の形式表現であり,言語処理と自動演繹という 2 つの部分課題は,形式論理において「数学的論証」という実践が「命題と推論」という 2 つのレイヤに切り分けられたことに直接対応している.そしておよそ全ての理論と実践の関係と同様に,自動解答システムを工学的に実現する際にも, ...
    投稿: 2018/07/05 4:01、佐野正裕
  • 第50回名古屋地区NLPセミナー 学生発表会 佐々木研:7名外山研:5名松原G:1名佐藤・松崎研:8名
    投稿: 2017/12/18 20:27、ryo kimura
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名古屋大学オープンキャンパスのお知らせ

2018/08/02 0:04 に 永井利季 が投稿   [ 2018/08/02 5:50 に T T さんが更新しました ]

8月8日に名古屋大学工学部のオープンキャンパスが開催されます。
それに伴い、佐藤・松崎研究室では研究室見学を11時15分, 12時00分, 12時45分, 13時30分, 14時15分に各30分で計5回行います。
研究室見学では、大学生活がどのようなものか、また佐藤・松崎研究室で行なっている「ことば」と「コンピュータ」を組み合わせた研究の紹介を行います。
紹介のあとには研究室で作られたシステムがどのように動くかのデモも実際に行います。
詳細については名古屋大学オープンキャンパスのホームページをご確認ください。

当日、皆さんにお会いできる事を楽しみにしています。

第53回名古屋地区NLPセミナー

2018/07/12 3:48 に 佐野正裕 が投稿

語学学習支援におけるテスト理論と自然言語処理~良問の自動作成を目指して~

江原 遥(静岡理工科大学)

発表者は、語学学習者が知らない語をシステムとのインタラクションから予測し、それらの語に自動的に訳をつける語学学習支援システムや、その背後にある確率モデルの研究を継続的に行ってきた。 本発表では、テスト理論と自然言語処理のつながりと、今後の目指すべき方向性について発表する。テスト理論は、大まかに言えば、どの被験者がどの設問に正解/誤答したか、というデータから、被験者の能力値や設問の難易度(すなわち、設問の配点)といったパラメタを自動的に決定するための統計的な確率モデルの枠組みである。項目反応理論、項目応答理論という名前でも知られる。 例えば、自然言語処理において一部の研究が扱っている、語学学習における単語の難易度を決定する問題も、テスト理論が扱う基本的な問題の1つである。本発表では、テスト理論と自然言語処理の考え方の違いを説明した後、自然言語処理技術とテスト理論を組み合わせる中で、どのような挑戦的な課題があるか議論する。また、発表者は、こうした課題に関連するデータセット作成も、クラウドソーシングなどを用いていくつか行っており、一般に公開している。本発表では、こうしたデータセットについても合わせて紹介する。



第52回名古屋地区NLPセミナー

2018/06/28 3:56 に 佐野正裕 が投稿   [ 2018/07/05 4:04 に更新しました ]

自然言語処理による教育応用

水本智也(理研AIP)

教育現場では,先生や採点/添削者の負担を軽減させるため,計算機による添削支援などが求められている.添削の中には,第二言語で書かれた作文の文法誤りを訂正する(文法誤り訂正)ものもあれば,あるテーマに対するエッセイの添削/採点 (エッセイスコアリング),長文読解問題における記述式問題の自動添削/採点 (短答式記述自動採点; SAS)のようなものまで様々な種類がある。本発表では,このような添削/採点をサポートする取り組みの一貫である、「文法誤り訂正システムの自動評価」と「採点項目に基づく国語記述式答案の自動採点」に関する研究について紹介する。


第51回名古屋地区NLPセミナー

2018/06/28 3:55 に 佐野正裕 が投稿   [ 2018/07/05 4:01 に更新しました ]

自然言語で書かれた数学問題を計算機で解く

松崎 拓也 (名古屋大学)

テキストの形で与えられた数学問題を自動的に解くことは,自然言語の意味を形式表現へと写し取る言語処理の課題と,形式化された問題を解く自動演繹・計算代数の課題が交わる複合的な問題である.「数学問題を解く」という行為をこのような形で計算機に乗せるための要となるのは論理式による数学問題の形式表現であり,言語処理と自動演繹という 2 つの部分課題は,形式論理において「数学的論証」という実践が「命題と推論」という 2 つのレイヤに切り分けられたことに直接対応している.そしておよそ全ての理論と実践の関係と同様に,自動解答システムを工学的に実現する際にも,問題の論理表現という理論的仮構と前後の処理の間には種々の「軋み」が生じる.本発表では,数学問題の自動解答という課題を 19 世紀末の形式論理の創始から 20 世紀後半の古典的 AI 研究への流れの延長上に位置づけ,実際の解答システムの概要と研究課題について解説するとともに,現在・今後の言語処理研究とのつながりについて考える.


第50回名古屋地区NLPセミナー

2017/12/18 20:27 に ryo kimura が投稿

学生発表会 

  • 佐々木研:7名
  • 外山研:5名
  • 松原G:1名
  • 佐藤・松崎研:8名

第49回名古屋地区NLPセミナー

2017/11/21 1:44 に ryo kimura が投稿

データを説明するテキストの生成

高村大也(産総研人工知能研究センター)

センサの普及やストレージの拡充により、金融データ、生理指標データ、人間の行動データなどを含む様々なデータが、数値データ、カテゴリカルデータ、テキストデータなど様々な形式で大量に蓄積されている。しかし、こういったデータが何を意味しているかを知るためには、人間が解釈する必要がある。さらにデータの解釈を他の人間に伝えるためには言語表現(テキスト)という形で説明する必要がある。これをコンピュータにより自動的に行うことができるようにすることで、蓄積されたデータが有効利用できるようになる。本発表ではこのための技術を概観し、いくつかの研究例を紹介する。



第48回名古屋地区NLPセミナー

2017/11/07 1:51 に ryo kimura が投稿

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。


第47回名古屋地区NLPセミナー

2017/07/03 2:58 に ryo kimura が投稿

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。 そして、この分散表現を否定や量化も含めた一般的な論理推論に取り組むためのフレームワークについて紹介する。具体的には、「存在グラフ」という一階述語論理と同等な表現力を持つ論理系を紹介する。 最後に、反義語や矛盾するフレーズ、もっと一般的に「違うもの」についての学習を考えたい。


第46回名古屋地区NLPセミナー

2017/06/19 2:36 に ryo kimura が投稿

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。


第45回名古屋地区NLPセミナー

2017/06/05 2:42 に ryo kimura が投稿

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、ニューラル言語処理向けのトークナイザのあるべき姿について議論したい。


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