東京大学 大学院 情報理工学系研究科
コンピュータに英文解析と意味理解の能力を “考えるコンピュータ”も視野に研究を加速 「太郎は花子が好き」、「花子は太郎が愛している人」。この2つの文章は、高校生以上ならほとんど同じ意味だとわかるだろうが、いまのコンピュータには、人間と同じような理解力はない。宮尾助教が目指しているのは、コンピュータが英語文の構造（構文）を解析し、意味を理解する能力を持たせることにある。「英語をはじめ外国語の勉強が嫌いだったので、機械が自動翻訳してくれるようになったらハッピー」という動機で研究を始めてから10年。構文の解析力は高校生レベルまで上がったが、究極の目標である機械翻訳に結びつけるにはまだ大きな山がある。それを乗り越えると、 “考えるコンピュータ”という画期的なシステムも夢ではなくなる。宮尾助教はその姿を描きつつある。 賢い検索や機械翻訳を目指す 文章は主語や目的語、述語などで構成されるが、その文章の
構文解析と情報科学
そろそろ論文紹介記事を書いてみます． NLP2010のプログラムにもあるとおり，しばらく係り受け構文解析周りをやっていました（います）．私の出身研究室では構文解析をやっている人がたくさんいたのですが，最近その面白さがなんとなくわかってきました．いや，一応私も2年間日本語係り受け解析の演習担当やってたよ！ 構文解析のおもしろさというのは，言語学，機械学習，プログラミング，情報科学が非常にバランスよくミックスされた問題で，いろんな定式化の仕方や，いろんな技術が，いろいろな組み合わせで，かつわりとキレイな形で程々の難しさに仕上がっているあたりにあると思います．今日は，特に情報科学的教養が大事でしたという話を3つ． Non-Projective Dependency Parsing using Spanning Tree Algorithms Ryan McDonald, Fernando Per
Christopher Manning, Stanford NLP
Thomas M. Siebel Professor in Machine Learning, Professor of Linguistics and of Computer Science Director, Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL) Associate Director, Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) Stanford NLP Group, Stanford AI Lab, HAI, Linguistics and Computer Science, Stanford University What's New? Direct Preference Optimization: Your Language
Bill MacCartney
Bill MacCartney papers · talks · downloads · resume · personal I'm the Director of Proactive Intelligence at Apple, where I lead 120+ scientists and engineers in using machine learning and natural language processing to build predictive models of language and user behavior. In this role, I oversee teams responsible for the QuickType, QuickPath, Shortcuts, Siri Suggestions, and Siri Found In featur
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