| 研究課題/領域番号 |
24700152
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
持橋 大地 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (80418508)
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| キーワード | 統計的自然言語処理 / 統計的機械学習 / ガウス過程 |
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| 研究概要 |
確率過程の統計的自然言語処理への適用の一つとして、ガウス過程のトピックモデルへの適用を試みた。従来は潜在変数は二値で表されており生成モデルが存在しなかったが、ガウス過程を考えることにより、見通しのよい生成モデルが得られ、応用範囲が広がると言える。
言語モデルの確率過程モデルについても、分野適応をベイズ的に行う方法を開発し、EMNLPの論文として発表した。
また、直接言語処理ではないが、周期性を持つガウス過程を音情報処理に適用した共同研究を二グループで行い、研究成果がICASSP, ISMIR, ICMLに採択されることとなった。
当初の課題であった連続時間Markov過程の適用には当年度中には及ばなかったが、現在研究を継続中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
共同研究を中心とした成果は順調に出ているが、個人研究の国際会議への投稿が遅れていたため。慎重な計算の結果、提案法の階層化が難しいことが分かったため、英文化については追って検討したい。
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| 今後の研究の推進方策 |
連続時間Markov過程に関連する研究課題を続けて進行中である。これは点過程モデルであり、当初の課題に含まれている会話モデルへ発展する可能性が考えられる。これらについて、延長した期間内に検討したい。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
検討していたガウス過程の言語モデルが、階層化が難しいことが計算の結果分かったために国際会議への投稿を見送ったため、海外旅費に余剰が生じた。
次年度に連続時間Markov過程に関連したものを含む、数個の個人研究課題が走っており、これらを国際会議に投稿する際の海外旅費として使用する。また、関西への研究打ち合わせのための国内旅費としても使用する予定である。
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