2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Japanese CCG parser "lightblue"
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18H03284
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| Research Institution | Ochanomizu University |
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Principal Investigator |
戸次 大介 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (90431783)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 計算言語学 / 組合せ範疇文法 / 統語解析器 / 深層ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和3年度は、当初計画においては10月までにCCGパーザとニューラルネットの融合研究を行い、その成果を令和4年3月までに取りまとめる予定であったが。しかし後述する計画変更を経て、最終的にはプロジェクトの集大成といえるRNN-CCGの枠組みの実装に成功し、成果を論文にまとめることができた。RNN-CCGとは、Recurrent Neural Network Grammar (RNNG)がContext-Free Grammar (CFG)に基づいているのに対し、CFGを組み合わせ範疇文法(CCG)に変更した枠組みである。この枠組みは、当初この研究が目指していたニューラルCCG統語解析を昇華したものであり、成果は[田上・戸次2023]として令和5年3月に研究発表を行うとともに、現在国際学会に論文を投稿中である。
また、CCGパーザと両輪をなす依存型意味論(DTS)の研究成果としては、Weak Crossoverの研究[Bekki2021]、Proviso問題の研究[Yana+2021]、Comparative構文の研究[Haruta+2023]を行い、それぞれ査読付き国際学会予稿集、査読付き国際ジャーナルに論文が掲載された。
また当初、ESSLLI2021において情報収集を行う予定であったが、新型コロナウィルス感染症による影響で延期となり、当初計画の遂行が困難となった。再度の計画調整を行い、2022年度にESSLLI2022が現地開催されたため、当該の情報収集を行うことができた。また、当初予定していたLENLS18への招待講演者の招聘も、LENLS18が全面オンライン開催となったため、計画変更を行い翌年11月のLENLS19において招聘を行った。その他、国際学会における招待講演が3本、国内学会・研究会における招待講演が2本、国内学会における発表が3本あり、研究成果の普及に努めた。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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