角張 竜晴‎ > ‎

読了論文

学部４年

２月

[1]松本 和幸, 土屋 誠司, 芋野 美紗子, 吉田 稔 and 北 研二, "感性を考慮した日本語俗語の標準語変換", 人工知能学会論文誌 論文特集「ウェブインテリジェンスとインタラクション2017」, Vol. 32, No. 1, pp. Wll-A_1-12, 2016

３月

[1]川崎 博章, 笹野 遼平, 高村 大也 and 奥村 学, "テキストコーパスを用いた漢字詳細読みの自動生成", 情報処理学会論文誌, Vol. 54, No. 12, pp. 2481-2491, 2013

４月

[1]鍛治 伸裕 and 黒橋 禎夫, "迂回表現と重複表現の認識と言い換え", 自然言語処理, Vol. 11, No. 1, pp. 81-106, 2004

概要

・「名詞＋格助詞＋動詞」の迂言表現と重複表現を認識し、言い換える手法の提案
・手法の応用先は「書き言葉を話し言葉に変換」や「情報検索」、「質問応答システム」

[2]永田 亮, 河合 綾子, 須田 幸次, 掛川 淳一 and 森広 浩一郎, "作文履歴をトレース可能な子供コーパスの構築", 自然言語処理, Vol. 17, No. 2, pp. 2_51-2_65, 2010

概要

・子供の書き言葉コーパスが少ない
・収集方法の提案は有効的である
・子供特有の問題では、著作権の同意が取りにくいことが最も重大である

[3]笹田 鉄郎, 森 信介, 山肩 洋子, 前田 浩邦 and 河原 達也, "レシピ用語の定義とその自動認識のためのタグ付与コーパスの構築",自然言語処理, Vol. 22, No. 2, pp. 107-131, 2014

概要

・レシピテキストに対して、単語分割を行い、人手でレシピ用語となる箇所にタグを付与する
・今回のレシピに特化したコーパスを使用して自動認識を行うことで精度が向上する
・新しい課題には、学習データの増量が手法の改善よりも有効

[4]宮崎 林太郎 and 森 辰則, "注釈事例参照を用いた複数注釈者による評判情報コーパスの作成", 自然言語処理, Vol. 17, No. 5, pp. 5_3-5_50

概要

・人手による評判情報コーパスの作成手法を提案
・コーパス作成の作業者による揺れは、指示を与えるだけでは不十分
・作業者間の知識共有（注釈事例の参照）が一致率を向上させる


[5]筒井 貴士, 我満 拓弥, 大城 卓, 菅原 晃平, 永井 隆広, 渋木 英潔, 木村 泰知 and 森 辰則, "地方議会会議録コーパスの構築および誠司情報システム構築を目標としたアノテーションの一提案", 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 125-155, 2014

概要

・地方議会の会議録の収集とコーパスの構築
・１７項目の情報を付与し、発言単位で管理している
・分析を行うために注釈付けを行う手法を提案

[6]萩行 正嗣, 河原 大輔 and 黒橋 禎夫, "多様な文書の書き始めに対する意味関係タグ付きコーパスの構築とその分析", 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 213-247, 2014

[7]坂本 真樹, "小学生の作文コーパスの収集とその応用の可能性", 自然言語処理, Vol. 17, No. 5, pp. 5_75-5_98, 2010
[8]関 洋平, "コミュニティQAにおける意見分析のためのアノテーションに関する一検討", 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 271-299, 2014
[9]橋下 力, 黒橋 禎夫, 河原 大輔, 新里 圭司 and 永田 昌明, "構文・照応・評価情報つきブログコーパスの構築", 自然言語処理, Vol. 18, No. 2, pp. 175-201, 2011
[10]東中 竜一郎, 船越 孝太郎, 荒木 雅弘, 塚原 裕史, 小林 優佳 and 水上 雅博, "テキストチャットを用いた雑談対話コーパスの構築と対話破綻の分析", 自然言語処理, Vol. 23, No. 1, pp. 59-86, 2016

概要

・雑談対話のデータを収集するために、ユーザに許容範囲の明確に指定する
・課題志向対話とは異なり、より長く対話することが目的
・対話破綻した場合でも、対話をリセットしなかったことが文脈制限の効果低下に繋がった

[11]小木 曽智信 and 中村 荘範, "『現代日本語書き言葉均衡コーパス』形態論情報アノテーション支援システムの設計・実装・運用", 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 301-332, 2016

概要

・BCCWJのシステムを構築
・辞書見出し語データベースとタグづけされたコーパスを関連づけて、整合性を保って作業できるようにしている

[12]大山 浩美, 小町 守 and 松本 裕治, "日本語学習者の作文における誤用タイプの階層的アノテーションに基づく機械学習による自動分類", 自然言語処理, Vol. 23, No. 2, pp. 195-225, 2016

概要

・日本語学習者の誤用文を誤用タイプごとに自動分類する
・最大エントロピー法を用いている
・ベースラインに拡張素性として、「編集距離」「置換確率」を付与した結果、分類性能を向上させることができた

[13]松林 優一郎, 飯田 龍, 笹野 遼平, 横野 光, 松吉 俊, 藤田 篤, 宮尾 祐介 and 乾 健太郎, "日本語文章に対する述語項構造アノテーション仕様の考察", 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 333-377, 2014

概要

・述語項構造アノテーションのガイドラインの問題点、改善点の議論
・格フレーム辞書は、格の曖昧性をきちんと管理する
・格フレーム側で、自動詞と他動詞の解釈の曖昧性をなくす

[14]小西 光, 浅原 正幸 and 前川 喜久雄, "『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する時間情報アノテーション", 自然言語処理, Vol. 20, No. 2, pp. 201-221, 2013

概要

・日本語の時間情報処理に必要なアノテーション基準の定義及びコーパスの整備が進んでいない
・BCCWJのコアデータの一部に時間情報表現のタグをアノテーションした
・アノテーション対象は、日付表現・時刻表現・時間表現・頻度集合表現

[15]松吉 俊, "否定の焦点情報アノテーション", 自然言語処理, Vol. 21, No. 2, pp. 249-270, 2014

概要

・意味解析をする上で、否定表現を検出することが性能向上に繋がる
・BCCWJの新聞に対して、1,327の否定に対するアノテーションを行った


[16]河原 大輔 and 黒橋 禎夫, "用言と直前の格要素の組みを単位とする格フレームの自動構築", 自然言語処理, Vol. 9, No. 1, pp.3-19, 2002

概要

・構文解析を行い、信頼できる用言と格要素の関係を利用する
・その関係をクラスタリングすることで、用例格フレームを構築した

５月

[1]飯田 龍, 小町 守, 井之上 直也, 乾 健太郎 and 松本 裕治, "述語項構造と照応関係のアノテーション：NAISTテキストコーパス構築の経験から", 自然言語処理, Vol. 17, No. 2, pp. 2_25-2_50, 2010

概要

・述語と事態性名詞に述語項構造と共参照タグ付けする
・京都コーパス3.0に対して、大規模な述語項構造と共参照タグ付きのコーパスを構築
・作業者が想起できない格パターンが存在することが、作業者間の不一致の原因である

６月

[1]Ankush Soni, Sambhav Jain and Dipti Misra Sharma, "Exploring Verb Frames for Sentence Simplification", International Joint Conference on Natural Language Processing, pp.1082-1086, Nagoya, Japan, 14-18 October 2013

概要

・ヒンディー語の文章を簡略化するための手法を提案
・２つの節が１つの文にある場合、接続詞を特定して分割する
・分割した文の整えるために動詞フレームを用いる
・動詞格フレームに含まれる格要素の情報が有効に作用する

７月

[1]Gongye Jin, Daisuke Kawahara and Sadao Kurohashi, "Improving Chinese Semantic Role Labeling using High-quality Surface and Deep Case Frames", Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Volume 1, Long Papers, pages 568–577, Valencia, Spain, April 3-7, 2017

概要

・表層格フレームと深層格フレームを使用した意味役割ラベリング(SRL)の改善
・表層格フレームの使用した場合、高品質のものだけ使わなければ、SRLの性能が低下する
・高品質のものを使用した場合、どちらの格フレームを使用しても性能が向上する
・表層格フレームよりも深層格フレームの方が性能が高い