| 研究課題/領域番号 |
15K16045
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
知能情報学
|
|---|
| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 (2018)
東北大学 (2015-2017) |
|---|
研究代表者 |
松林 優一郎 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (20582901)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
|---|
| キーワード | 自然言語処理 / 人工知能 / 項構造解析 / 談話 / 知識 / 文の意味構造解析 / 省略解析 / 意味構造解析 / 文章生成 / 項構造アノテーション / 多言語翻訳 / 方言翻訳 / 概念構造 / 類犠牲認識 / 分散意味論 / 選択選考モデル / 時間関係認識 |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究では、多様な言語表現を頑健に取り扱うことの出来る日本語の意味解析器の確立に向けて、複数の述語の組合せを含むような句、文、複数文の談話的な構造といったより広い範囲の言語構造に焦点を当て、それらの意味計算のモデルを構築することを目指した。具体的には、語の分散表現を計算の主軸として、これを用いて (1) 句やイベントの意味構造を解析する技術の構築と改善、(2) 文をまたぐような談話的な意味の繋がりを考慮するための計算モデルの改善、(3) 言語情報と非言語マルチモーダル情報の組み合わせで意味構造をとらえる計算モデル、の３つの課題に取り組み、12本の査読付き論文の成果につなげた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
(1)で開発した意味解析器では、現状の日本語解析における重大なボトルネックである「省略された内容を補う」解析の精度を当初の40%強から60%弱まで飛躍的に向上させ実用レベルに近づけた。開発したシステムは一般公開し、実世界テキスト解析に適用可能である。(2)では文の解析に先行文脈の情報を利用するという近年取り組みが減っていたアイデアに再注目、ハイライトした。このアイデアに基づく研究の数は徐々に増えている。(3) では、音楽、絵本の２つの題材を取り上げ、言語の構造とそれを取り巻く情報の構造を相互に考慮することが言語構造の推定に重要な役割を果たすことを示し、分野での先行事例としての役割を果たした。
|
