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2018年5月に11th Edition of its Language Resources and Evaluation ConferenceにおいてAll-words Word Sense Disambiguation Using Concept Embeddingsというタイトルでポスター発表を行った．
また，サバティカル中に訪れた英国の企業3社で研究紹介を行うに当たり，本研究を紹介した．
また，より大きなコーパスが入手できたので，再実験を行い，四つのベースライン（ランダムベースライン，見せかけの最頻出語義，Yarowskyの手法，LDAWordNet）と比較して，最も正解率が高いことを確かめた．機械学習でのパラメータだけではなく，(1)単語ではなくコンセプトに分散表現を作ることの効果や，(2)繰り返しによる語義推定の効果についても実験を行った結果，コンセプトの利用が有効であることと，多数の繰り返しはあまり効果がないことが分かった．この結果についてはジャーナル論文を執筆し，既に掲載が決定している（2019年6月に掲載予定である）．さらに，英国オックスフォード大学で行われた6th Annual Oxbridge Woman In Computer Science Conference 2019においても関連する実験結果について紹介した．
また，関連する論文がACMのTALIPPと言語処理学会のジャーナルに掲載された．
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