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自然言語処理学研究室 (松本裕治研究室) では † 計算機による自然言語の自動解析・理解にむけて,言語構造の解明と定式化の研究を行っています.あわせて自然言語処理技術の応用についても研究しています. 主な研究内容
cl.aist-nara.ac.jp/~inui
意見/経験マイニング ねらい 商品やサービスなど,様々な事物(以下,トピック)に関する個人の経験を広くWeb文書集合から抽出し,データベース化する技術を開発する.具体的には,指定されたトピックについて,(1) トピックに関連する個人の経験の記述をWeb文書集合から収集し,(2) 個々の経験を述語項構造に基づく表現形式に構造化するとともに,(3) 「商品の入手」「機能の体験」「利用目的」「トラブル」「トラブルの解消」「評価(肯定/否定)」「感情(肯定/否定)」等の経験クラスに分類し,データベースに格納する.これにより,Web上に蓄積された個人の経験に対してトピックや経験クラス,著者,述語項構造等のきめ細かい情報で索引付けすることができ,こうした経験情報を活用し,個々人が互いの経験から学び合う新しい情報サービスを構築するための基盤を提供する. プロジェクト 科研費特定領域研究「情報爆発時代に向
松本研では、研究室の全員が参加する「定例研究会」とは別に、 有志メンバーが行う「勉強会」が随時開催されています。 短期的に集中的に行なうものもあれば、 マイペースで続くものもあります。 洋書の輪講のための勉強会、文献紹介や研究進捗の確認が主体の勉強会など,内容も多岐にわたります。 2019年度† DMLA (データマイニング・機械学習・リンク解析) Parsing勉強会 機械翻訳勉強会 (MT) @中村研と合同 IE勉強会 機械学習入門 自然言語処理の基礎勉強会 (SLP) 夏の集中勉強会 SVM勉強会2019 ↑
概要 Web上に存在するさまざまなテキスト情報について、それらの間に暗に示されている同意、対立、弱い対立、根拠などの意味的関係を解析する技術を研究開発します 個々のテキスト情報を、他の関連テキスト情報との論理的・時間的な関係の中に位置付けます 情報利用者がWeb上のテキスト情報の信憑性を判断する手がかりとする http://www.nec.co.jp/press/ja/1101/3101.html 公開システム ↑ 記 時間: 金曜日 13:00-15:00 場所: 松本研図書室(Polycomによる東北大との勉強会) 主な参加者: 松本,乾(東北大),松吉,佐尾,増田,渡邉(東北大), Eric(東北大),水野(東北大), 大木 詳細は言論マッププロジェクトのローカルページ(アクセス制限あり)をご覧ください ↑ 外部発表一覧 言論マップ生成課題:言説間の類似・対立の構造を捉えるために 村
言い換えエンジン KURA KURA とは? KURA は,大規模な言い換えの実験を行うための環境です. 自然言語に近い形で規則を記述し,平文を入力として使えるなど手軽に言い換えの実験を行うことができます. 実験結果の分析・保存・管理のために既存のRDBソフトとの連結にも対応しています. 言い換えパタンを簡単に実装できるような設計 単語/句の置換,動詞交替,格交替,主題化,主辞交替や文分割など,語彙・構文的な言い換えを対象として設計しています. もちろん,国語辞典やWebから獲得した,表層的な同義表現対も扱うことができます. さまざまな制約/条件を言い換え規則に記述できるように,表現能力の高い記述言語を用意しています. 修正に基づく構造変換 言い換えを実現するための構造変換と不適格な表現を修正・棄却するプロセスで言い換えを生成します. 修正・棄却処理を前提とし,構造変換に非決定性を許す
cl.naist.jp
2009-06-04 論文紹介(阿部) Without a ‘doubt’? Unsupervised discovery of downward-entailing operators Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, Lillian Lee, and Richard Ducott. Proceedings of NAACL HLT 2009 http://www.cs.cornell.edu/home/llee/papers/deops.pdf ↑ 2009-05-28 論文紹介(乾) Modeling Semantic Containment and Exclusion in Natural Language Inference MacCartney, Bill and Manning, Christopher D. Proceedings of t
松本研究室で開発した自然言語処理ツールの一覧です. 公開中のツール 日本語形態素解析システム ChaSen 「茶筌」 品詞タグ付きコーパス作成支援 GUI ツール VisualMorphs 日本語係り受け解析システム CaboCha「南瓜」 汎用 テキストチャンカー/タガー YamCha SVM 学習ツール TinySVM Large margin confidence-weighted オンライン学習ツール AROW++ Latent Dirichlet Allocation 学習ツール lda 高速形態素解析器システム MeCab 高速文字列検索システム SUFARY コーパス管理・検索ツール 「茶器」 日本語述語項構造解析器 SynCha「新茶」 統計的日本語校正 Chantokun「ちゃんとくん」 英語誤り検出 NAIST Error Detection System at EDC
cl.aist-nara.ac.jp/~ryu-i
意見抽出を目的とした機械学習による属性-評価値対同定 飯田龍 † 小林のぞみ † 立石健二 ‡ 乾健太郎 † 福島俊一 ‡ 松本裕治 † 本稿では,文章に記述されている意見を抽出するタスクについて述べる.我々は,意見を 対象,属 性,評価値 の 3 つ組として定義し,文章からその 3 つ組を抽出する手法を提案する.具体的には,意 見抽出の問題を,(a) 辞書に存在する属性候補集合と評価値候補集合から評価値候補と対となる属性を 同定する問題と,(b) 同定した対が意見性を持つか否かを判定する問題の 2 つの問題に分解し,それぞ れ機械学習に基づく手法を用いて解析することにより,属性-評価値対を同定する.提案手法を用いて 評価実験を行った結果を報告するとともに,今後の展望についても議論する. A Machine Learning-Based Method to Extract Attri
趣旨 この勉強会では次のような活動を行っています. 言い換えを広めにとらえて関連する様々な文献を読む (既読,読みたいと思っている文献一覧 by OB藤田) メンバーの進捗状況を確認し,進め方を議論する 研究室で公開しているソフトウェア/資料について議論する KURA (言い換えシステム) KuraLang (汎用依存構造処理モージュール) KuraData (KURA用の言い換え知識,意味解析,テキスト修正モジュール) KinakoChan ほか. さまざまな種類の言い換え現象を収集・整理する (一覧 by OB藤田) 日時: 毎週木曜日 17:00〜 ↑
ENGLISH | SEARCH 自然言語処理学研究室 奈良先端科学技術大学院大学 松本裕治研究室 有効なWikiNameではありません [[自然言語データに関する情報]] は有効な WikiName ではありません。 Copyright © 2023 Nara Institute of Science and Technology
自然言語処理学研究室 (松本裕治研究室) では† 計算機による自然言語の自動解析・理解にむけて,言語構造の解明と定式化の研究を行っています.あわせて自然言語処理技術の応用についても研究しています. 主な研究内容
概要 "Structure and Interpretation of Computer Programs - 2nd Edition" (MIT Press, 1996) を最後までやりとおす.(邦訳は『計算機プログラムの構造と解釈 第2版』) 演習中心で進める 各自本文を読んできて範囲になっている問題を解いてくる 勉強会では問題や本文について議論する ↑ 予定 週1回の勉強会でだいたい問題10問ずつ進んで1年で終わらせる.毎週土曜日14:00-に情報棟A707(自然言語処理学講座のゼミ室)で行う. ↑ 軌跡 7/8 4.4.4-4.4.4.8 (問題4.70-74) shimpei-m, mamoru-k, eric-n, shuya-a 7/1 4.4.2-4.4.3 (問題4.64-69) shimpei-m, kenich-i, hiro-kuz, osamu-m, mamoru
概要 情報処理学会「自然言語資源の共有化研究グループ」(委員:松本裕治,徳永健伸,田中裕一,佐野洋)の調査報告 自然言語資源の一覧を随時整備しています. 下記以外の情報をお持ちの方は,どのような情報でもお知らせいただければ幸いです. (連絡先: matsu@is.naist.jp) ↑ 関連資料 SNLR(International Workshop on Sharable Natural Language Resources, NAIST, Nara, Aug. 1994)で発表された言語資源のまとめ Jane A. Edwardsによるコーパスのサーベイ Edwards, Jane A. & Martin D. Lampert (eds.): Talking Data: Transcription and Coding in Discourse Research, London and
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2019 (平成31) 年 3月 修了† Perspectives on the Making of Multiple Emotion Detection System in Text Phan Duc Anh NAIST-IS-DD1461213[ PDF ] Context Enhancement of Recurrent Neural Network Language Models for Automatic Speech Recognition Michael Alexander Hentschel [ PDF ] ↑ 2018 (平成30) 年 3月 修了† Studies on improving two fundamental steps for Chinese natural language processing: word segmentation and spelli
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