| 研究課題/領域番号 |
23240020
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
松本 裕治 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (10211575)
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| 研究分担者 |
新保 仁 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 准教授 (90311589)
DUH Kevin 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (80637322)
小町 守 首都大学東京, システムデザイン研究科, 准教授 (60581329)
浅原 正幸 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (80379528)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-01 – 2014-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
38,480千円 (直接経費: 29,600千円、間接経費: 8,880千円)
2013年度: 12,220千円 (直接経費: 9,400千円、間接経費: 2,820千円)
2012年度: 13,130千円 (直接経費: 10,100千円、間接経費: 3,030千円)
2011年度: 13,130千円 (直接経費: 10,100千円、間接経費: 3,030千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / 機械学習 / 形態素解析 / 統語解析 / 述語項構造解析 / 同時処理 / 大域情報 / 言語資源 |
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| 研究概要 |
自然言語処理の基本的な解析法である単語分かち書き、品詞解析、統語解析、述語項構造解析に対して、広い情報および複数の解析の同時処理に関する研究を行った。
英語に関して、品詞解析と統語解析をつなぐ情報として機能として複単語表現の収集とそれを用いた品詞解析および統語解析の性能向上を実現した。統語解析について、トップダウンとボトムアップの情報の同時利用が可能な解析手法や複数の解候補の大域的な違いを同時に考慮するため統語森から最適解を選択する手法を提案した。
述語項構造解析について、様々な素性とそれらを同時利用する方法の提案、および、Markov Logic Networksを利用する手法を提案した。
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