| 研究課題/領域番号 |
16K00300
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 東京電機大学 (2017-2019)
名古屋大学 (2016) |
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研究代表者 |
大野 誠寛 東京電機大学, 未来科学部, 准教授 (20402472)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 依存構造解析 / 漸進的処理 / 構文解析 / 言語生成 / リアルタイム処理 / 入力予測 / 残存文長 / 自然言語処理 / 音声言語処理 / 人工知能 / 情報工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、話し言葉や、即興で生成された書き言葉を入力とする言語処理システムのための基盤技術として、読みにくい語順を持った文に対する高性能な係り受け解析技術の開発を推進した。具体的には、読みにくい語順の文に対する読点挿入手法、読点挿入・語順整序・係り受け解析を同時実行するアルゴリズム、法令文の並列構造解析手法、節の始境界検出手法、残存文長の推定手法、漸進的係り受け解析における未入力文節との構文的関係の同定手法の開発などを行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、読みにくい語順を持った文に対して高性能な係り受け解析を実現するための各種技術を開発した。本研究成果の学術的意義は、係り受け解析において語順を考慮するという新しい試みを実施し、日本語係り受け解析の性能改善に向けた新たな観点を示した点にあると言える。また、本研究成果の社会的意義は、閣議決定された『科学技術イノベーション総合戦略2015』における重点課題の一つ「多言語音声翻訳」に代表されるような、社会が求める言語処理システムに応用可能な各種技術を開発した点にある。
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