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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
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次世代の精神疾患診断アプリケーション MikuCha（みくちゃ）は自然な対話からあなたの「うつ」のリスクを診断します。 最先端の自然言語処理技術を搭載した未来志向のアプリケーションを、今すぐに体験しましょう。
Advanced Research Seminar I/III Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology January 2014 Instructor: Kevin Duh, IS Building Room A-705 Office hours: after class, or appointment by email (x@is.naist.jp where x=kevinduh) Course Description Deep Learning is a family of methods that exploits using deep architectures to learn high-level feature representations from d
Courses & Technical Notes: Machine Learning & Optimization Deep Learning: Short Course (2014); Deep Learning from the NLP Perspective Multiobjective optimization: a survey. Brief notes on: MCMC, Bundle methods Statistical Learning Course at the University of Washington, co-taugh with Prof. Mari Ostendorf (2008) Data Mining: frequent itemset, sequence mining, graph mining Machine Translation & Natu
BCCWJ: 述語項構造と照応関係のアノテーション 「日本語コーパス: 代表性を有する大規模日本語書き言葉コーパスの構築」ツール班、 述語項構造・照応タグつきコーパスのページです。 コーパスデータの復元には日本語書き言葉均衡コーパスのDVD版 のデータが必要となりますので、ご注意ください。 データ 2012/10/05 BCCWJ-PAS v0.2 (README, INSTALL.txt) COPYING を同梱しました。Tagrin をパッチ配布にしました。 2012/09/30 BCCWJ-PAS v0.1 Yahoo! 知恵袋コアデータに対する照応・述語項構造タグつきコーパスをリリースしました。 ツール BCCWJ-PAS コーパス変換ツール ライセンス タグ本体はいわゆる修正BSDライセンスにて配布しています。 詳しくはパッケージに同梱される COPYING ファイルをご覧くださ
Lang-8 Learner Corpora We created corpora of language learners texts from a language exchage SNS site Lang-8. We solely use these corpora for research and educational purpose (ask mizumoto.tomoya.mh7--at--is.naist.jp for detail). If you would like to use them in commercial product, please directly contact Lang-8 support desk to obtain further information. Lang-8 Learner Corpora list of URLs This l
Hi! I am an assistant professor at the Nara Institute of Science and Technology (NAIST) and a member of the Matsumoto Computational Linguistics Lab. I received my B.S. in 2003 from Rice University and Ph.D. in 2009 from the University of Washington, both in Electrical Engineering. My graduate work, generously supported by a National Science Foundation Fellowship Award, focused on semi-supervised l
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196 人工知能学会論文誌 25 巻 1 号 C（2010 年） § ¦ ¤ ¥原著論文 Original Paper ラプラシアンラベル伝播による 検索クリックスルーログからの意味カテゴリ獲得 Learning Semantic Categories from Search Clickthrough Logs Using Laplacian Label Propagation 小町 守 Mamoru Komachi 奈良先端科学技術大学院大学 Nara Institute of Science and Technology mamoru-k@is.naist.jp, http://cl.naist.jp/˜mamoru-k/ 牧本 慎平 Shimpei Makimoto ヤフー株式会社 Yahoo Japan Corporation smakimot@yahoo-corp.jp
ハッカーを育てる 小町 守 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 komachi@is.naist.jp http://twitter.com/mamoruk 概要 日本における高度情報化時代のエンジニア育成に ついて述べる．まず日米における情報系の違いにつ いて概観し，日本におけるエンジニアとハッカーの 養成方法を議論する．最後に世界から情報系の人材 が集まってくる拠点を日本に創出する可能性につい て検討する． キーワード: 人材育成，エンジニア，ハッカー，シリ コンバレー 1 はじめに 近年 PC の価格が急激に下がり，小さいころから キーボードとマウスに親しんだ学生が急増している． 大学や研究所などの研究機関でなければ計算機が触 れなかった時代と違い，計算機のコモディティ化は 従来の大学で初めて計算機に触れる学生に対する情 報教育という枠組みに変革を迫っている． 一方，教育研
cl.naist.jp/~shimbo
Name Last modified Size Description Parent Directory - lecture_1_2010-12-03..> 03-Dec-2010 09:14 1.5M lecture_2_2010-12-07..> 07-Dec-2010 08:35 692K lecture_3_2010-12-10..> 10-Dec-2010 08:44 367K lecture_4_2010-12-14..> 22-Dec-2010 16:13 286K Apache Server at cl.naist.jp Port 80
スマートフォンにおける日本語入力の現状と課題 小町 守 奈良先端科学技術大学院大学 komachi@is.naist.jp 木田 泰夫 Apple Inc. kida@apple.com 1 はじめに 近年携帯電話の利便性と PDA の高機能性の双方を兼 ね備えたスマートフォンが爆発的に普及している．ス マートフォンではメールの読み書きやウェブのブラウ ジングなど，さまざまな場面で文字を入力する．これ までデスクトップにおける日本語入力は盛んに研究さ れてきたが，ハードウェア的な制約が強いスマートフォ ン環境における日本語入力は未だ発展途上である．ま た，iPhone/iPad に代表されるマルチタッチスクリーン など，これまで存在しなかった入力デバイスの登場は， 新たな日本語入力の可能性を開いたと言える， そこで本発表では，タッチスクリーンを備えたスマー トフォンにおける日本語入力の現
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概要 † 意見情報抽出は，テキストから意見情報を抽出し，構造化する技術である．本研究では，述語項構造解析，照応省略解析等の一般性の高い言語処理技術に基づく新しい情報抽出技術を開発し，この問題の解決をはかる．述語項構造解析には，動詞語彙概念構造辞書や述語項構造タグ付き大規模用例集合などの資源を利用する．また，照応省略解析には，乾がこれまで進めてきた機械学習に基づく手法を発展させる．意見タグ付きコーパスや照応タグ付きコーパスの設計・開発も進んでいる． ↑ 技術課題 † 意見情報抽出課題は次のような部分問題を内包している． 照応省略解析 （意見）情報抽出が単純なパタンマッチだけで実現できない原因の一つは，抽出すべき情報がしばしば代名詞照応や省略によってテキスト中に分散して出現することにある．例えば，次頁の図の例では，「格好いい」の対象が「アコードのリアウィングのデザイン」であることを認識できなけ
Now Chantokun is maintained and developed by mai-om. Please contact me if there is anything. Omura Mai omura.mai.oz5[at]is.naist.jp (Please change [at] to @)
$Id: index.html,v 1.3 2007/04/19 17:48:59 ryu-i Exp $
NAIST 情報科学研究科の受験を考えている人に(2) --- TK くんとの手紙 --- この文書は奈良先端科学技術大学院大学(奈良先端大・NAIST)の情報科学研究科に出 願を考えている人・迷っている人・行く気満々の人に向けて書かれています。奈良 の生活というよりは、入った後の研究生活について、大学を変わることの不安などを取 り除けたらというつもりで書いています。 本シリーズ2回目は大学時代の後輩筋に当たる人で、出身や大学院に来る経緯も 似ている人からメールをもらい、2008年のスプリングセミナーに来てもらって NAIST の紹介をしたやりとりについて紹介します。彼は自分と同じく文系から 自然言語処理学講座を希望しているので、同じ境遇の人もいるでしょうし、 参考になるなら、ということで掲載を快諾してくれました。どうもありがとう ございます。 これを読んで参考になった、ここは自分の考え
2010-06-29 (Tue) 吉田 Peilin Zhao and Steven C. H. Hoi OTL: a framework of online transfer learning 原 C. Panagiotakopoulos and P. Tsampouka The margin perceptron with unlearning 新保 F. Costa and K. De Grave Fast neighborhood subgraph pairwise distance kernel 坂井 B. Snyder and R. Barzilay Climbing the tower of Babel: unsupervised multilingual learning ↑ 2010-07-06 (Tue) 松本 Joseph K. Bradley and Carlos
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AROW++ — Yet Another AROW tool Last update: Sun Jun 06 16:14:41 +0900 2010 Introduction AROW++ is an simple implementation of Adaptive Regularization of Weights [Crammer+ 2009], online learning algorithm for binary classification. AROW is efficient for learning tasks such as Natural Language Processing tasks that the data is high-dimensional, extremely sparse. AROW is an extension of confidence we
学振取るまで(NAIST 版) NAIST で学振取る人あまりいないので、こんな文書でも書いて一人でも多く応募して、 そして採用されることを願って書いてみます。「学振」という単語に聞き覚えが ある人、もしくは博士後期課程に進学予定の人、または在学中の人向けです。 ポイント(忙しい人のために) 学振へは毎年出そう。出しているうちに研究もまとまってくる 先輩にもらっている人がいたら「学振に通った研究計画書」をもらおう。教授の学生時代は学振制度がなかったが、助教やポスドクの人ならもらっていた人がいるかも 研究計画には図を入れる。ゴシックや下線でキーワードを際立たせる。図はプレゼンテーションのスライドからのコピペでいい。紙の上でプレゼンする気持ちで 業績は早めに。特に論文誌は時間がかかる。業績が少ないうちは書けるものは共著だろうが分野違うものだろうが書く 他の採択者の採択テーマを見て傾向と対策を考
希望講座：自然言語処理学講座 取り組みたい研究テーマ：「機械翻訳」 NAIST に入ってから研究したいのは機械翻訳です。特に日中英相互の機械翻訳に取り組んでみたいと思っています。言語理論を実際的な問題に応用し、試行錯誤する過程で理論を練り上げていくことに興味があります。機械翻訳がもっと進んで使いやすいものになり、世界中の人とコミュニケーションを取るのに少しでも障壁がなくなるよう努力したいです。 機械翻訳を研究テーマにしようと思った背景には、高校生のころから人間の言語に興味を持っていたことがあります。そのころは漠然とことばの意味、文の意味について考えたいと思っていて、大学に入って言語哲学を勉強するつもりで、大学に進学してから哲学と言語学のどちらに進むかを決める予定でした。しかし、大学に入ってから学んでいく過程で言語自体に関心が移り、大学院では実際の言語を扱ってみたいと強く思うようになりま
NAIST 情報科学研究科の受験を考えている人に --- CR くんとの手紙 --- この文書は奈良先端科学技術大学院大学(奈良先端大・NAIST)の情報科学研究科に出 願を考えている人・迷っている人・行く気満々の人に向けて書かれています。奈良 の生活というよりは、入った後の研究生活について、大学を変わることの不安などを取 り除けたらというつもりで書いています。 この文書は元々2006年のスプリングセミナーに来て(自分の所属する講座では ありませんが)親しくなった CR くんとの Mixi でのやりとりに基づいて編集してあり ます。彼も悩んだ内容はみんな悩む内容だと思いましたし、彼も掲載を快く承諾して くれたので、実体験に基づく内容を公開することは受験生にとって大事なことだと 思って公開することにしました。これを読んで参考になった、ここは自分の考えと違 う、これをもっと知りたい、などあり
Name: Mamoru Komachi (My CV) Affiliation: Assistant Professor, Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology, Japan Address: 8916-5 Takayama, Ikoma, Nara 630-0192, Japan Tel: +81-743-72-5242 FAX: +81-743-72-5249 Research interest: Graph-based semi-supervised methods in NLP Statistical machine translation with syntactic and semantic clues Automatic analaysis of se
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
事象のモダリティとその周辺情報を解析する 拡張モダリティとは 書き手が表明する態度や真偽判断、価値判断などの情報を、 事象の拡張モダリティと呼んでいます。 (画像をクリックすると大きな画像を見ることができます。) 拡張モダリティの体系 次の6項目からなります。 (ボタンをクリックすると各項目の説明が表示されます。) 態度表明者, 時制, 仮想, 態度, 真偽判断, 価値判断 詳細な説明 タグ付与コーパス作成の作業基準 version 0.8 (最新版) [PDF] 江口ら, "日本語文章の事象に対する判断情報アノテーション", NL-193-5, 2009. [PDF] タグ付与コーパス 一般公開を目指し、現在、準備中です。 (画像をクリックすると大きな画像を見ることができます。)
2. 日本語評価極性辞書（名詞編） 評価極性を持つ（複合）名詞，約8千5百表現に対して評価極性情報を付与した，人手によるチェック済みのデータ．名詞の評価極性は概ね以下の基準に従う（東山, 2008）． 〜である・になる（評価・感情）主観 「○○が〜である・〜になる」ことは，○○をP/Nと評価しているか？ ポジティブ：誠実，安寧，親切，中立，名手，英雄，第一人者，幸せ ネガティブ：弱気，鬱 〜である・になる（状態）客観 「〜（という状態）になる」ことは良いことか悪いことか？ ポジティブ： ネガティブ：ガン 〜い（評価・感情）主観 「〜い」は良いか悪いか？ ポジティブ：美しさ ネガティブ：弱さ 〜する（感情）主観 「〜する」は良い感情か，悪い感情か？ ポジティブ：感嘆 ネガティブ：失望 〜する（出来事） 「〜する」ことは嬉しいことか嫌なことか？ ポジティブ：
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Welcome to my homepage. I am a master's degree candidate in Nara Institute of Science and Technology. My research interest is in natural language processing, especially in anaphora resolution and dialogue system. Publications 2009 井之上直也, 飯田龍, 乾健太郎, 松本裕治. 指定指示・代行指示を区別した指示連体詞の照応解析. 言語処理学会第15回年次大会発表論文集, pp.372-375, March 2009. paper slide 2008 井之上直也, 江口萌, 有木隼人. wrica -ブログパーツで繋がる相互添削ネットワーク-. 自然言語処理学会若
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吉川 克正 (Katsumasa Yoshikawa) [English | Japanese] 所属：奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 自然言語処理学講座 katsumasa-y at is.naist.jp 履歴 2000. 4 - 2005. 3 東北大学工学部材料加工学科 2006. 8 - 2007. 5 アイダホ大学 計算機科学専攻 2007.10 - 2009. 3 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士前期課程 2009. 4 - 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程 研究発表 研究会等 吉川克正, Sebastial Riedel, 浅原正幸, 松本裕治. Machine Learning on Temporal Relation Identification with Joint Inference. 人工知能学会基礎問題研究会予稿
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松本研究室の手引き この文書は NAIST の松本研究室(自然言語処理学講座)の修士1年生に、松本研で1年過ごすってどんな感じか伝える目的で書かれています。また、今後松本研に来ようと思っている学部生の参考になればとも思っています。 松本研の1年 NAIST に入学してから1年でどんなことがあるのか時系列で紹介します。 4月 4月頭に入学式があります。研究室配属希望が4月中旬にあるので、4月の第1週から第2週にかけては、引っ越しや授業に加えて研究室説明会にも忙しいと思います。松本研ではこの時期 M1 の人も入れた勉強会はありませんが、最初から松本研に来る気まんまんの人は話してみると M2 以上向けの勉強会に参加させてもらえるかもしれません。NAIST では授業の資料は端末から印刷したりしないといけないので、本配属が決まるまでは仮に配属された研究室でプリンタを使わせてもらったりします。 4月の
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