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自然言語処理の研究は、研究者が人手で付与したコーパスアノテーションを解析器がどこまで自動復元できるか、その精度を競ってきた。しかし、文生成の出力は未だ不自然である。また、多くの研究では書き言葉を前提としており、話し言葉の処理では性能が低い。本研究では、言語処理モデルをあえて「人間並みに失敗」するように構築し、より自然な言語処理の研究を行った。まず、基本的な心理学的妥当性を満たす処理モデルの構築を行い、それに基づいた構文解析器を実装した。この日本語構文解析器を構文と同時により意味的なレイヤを出力できるよう拡張し、対話破綻の自動検出、対話ゲーム人狼の自動エージェント構築などに応用し評価を行った。
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