研究課題
基盤研究(B)
本研究は、理論言語学と深層ニューラルネットのハイブリッド手法によるCCG統語解析器の開発を目的とし、RNNGの文法理論をCFGからCCGに換装したシステムであるRNN-CCGの設計と実装に成功した。また、依存型意味論(DTS)による自動定理証明器の開発も行い、R2年度にはHaskellによる証明探索アルゴリズムを実装することに成功した。並行して、大規模言語モデルによる自然言語推論の性能を評価する研究や、比較構文、Weak Crossover、Proviso問題等、依存型意味論を用いた理論言語学の経験的研究においても成果を挙げた。
本研究では、理論言語学と機械学習を融合させた深い意味解析を行う手法や、自然言語理解の自動化を可能にするCCGパーザと依存型意味論(DTS)の研究など、自然言語処理における重要な課題に取り組んできました。これらの研究成果は、査読付き国際学会や国内学会の発表を通じて学術的に評価され、また企業向けのセミナーやメディア掲載などを通じて社会に還元されました。今後、自然言語処理のさらなる進展に向けて、理論言語学と深層学習のハイブリッドアプローチを進めることが求められます。
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すべて 雑誌論文 (19件) (うち国際共著 4件、 オープンアクセス 13件、 査読あり 14件) 学会発表 (28件) (うち国際学会 9件、 招待講演 13件) 学会・シンポジウム開催 (3件)
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