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確率過程に基づく統計的自然言語処理の展開について、音声認識における教師なし学習は本課題採択後にGlassら(ACL 2012)によって先行されたものの、音楽情報処理、および音響処理においては新しいモデルを提案することができた。具体的には、音楽情報処理においては周波数の周期性に対するガウス過程を利用した非負行列分解の提案、および音響モデルにおいては自然音の重なりをクラスタリングするためのIBPに基づく手法の提案が主なものである。
また、研究を通じて特に、ロボティクス分野における研究が新しく始まり、ロボットの動きから適切な文を生成するための、モンテカルロ木探索を用いた新しい文生成法が開発途中となっている。本研究課題を通して、ロボット動作の角度情報という連続値に対して、それを言語で記述するための研究が端緒に付いたことは、大きな成果の一つといえる。
一方、統計的自然言語処理自体の研究としても、言語モデルのノンパラメトリックなトピック適応法を開発し、また教師なし形態素解析についても隠れた品詞を同時に学習する手法を開発することができた。さらに、本課題の提案時の目標の一つであった会話のモデリングについても、共同研究を通じてデータが今後得られる予定となり、自分でモデルを提案しており端緒に付いたと言えることも、本課題の重要な成果の一つとして数えられる。
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