第208回NL研究発表会

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情報処理学会  第208回自然言語処理研究会

◎日程: 2012年9月2日(日)，3日(月)

◎会場: 東北大学 片平さくらホール(宮城県仙台市)
   交通アクセス情報： http://www.bureau.tohoku.ac.jp/sakura/newpage1.html
   
◎ホームページ http://www.nl-ipsj.or.jp/

◎照会先:

*研究会に関する問い合わせ先：
飯田　龍 (東京工業大学)
E-mail: ryu-i (at) cl.cs.titech.ac.jp

*会場に関する問い合わせ先:
渡邉陽太郎 (東北大学)
E-mail: yotaro-w (at) ecei.tohoku.ac.jp

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プログラム (発表件数 9件)

9月2日(日) 13:30 - 16:45
[13:30 - 15:00] 翻訳・曖昧性解消 [3件]
[15:15 - 16:45] 言語モデル・解析 [3件]

9月3日(月) 10:00～11:30
[10:00 - 11:30] 応用・調査 [3件]

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9月2日(日) 13：30 - 16:45

■ 13:30 - 15:00 翻訳・曖昧性解消 [3件]

(1) Training of Semantic Class Disambiguation Classifiers which are Applicable to All Words
   Patanan Ariyakornwijit，白井清昭 (北陸先端大)

  あらゆる単語の意味クラス(粗いレベルの語義)の曖昧性を解消する分類器を教師あり学習する手法について述べる。

(2) パテントファミリーを用いた専門用語訳語獲得における対訳文対非抽出部分の利用
   豊田樹生，高橋佑介，牧田健作，宇津呂武仁，山本幹雄(筑波大)

  パテントファミリーとなる日英対訳特許文書中の背景および実施例部分のうち， 対訳文対抽出の対象外となっている部分(約70%)を言語資源として，専門用語の 訳語推定を行った結果について報告する．
 
(3) 統計的機械翻訳システムを利用した日本語音韻変化処理
   小川泰弘，外山勝彦(名古屋大)

  統計的手法による日本語音韻変化処理の精度を検証するとともに，どの基底形が日本語として適切かという点について考察する．

■ 15:15 - 16:45 言語モデル・解析 [3件]

(4) 潜在トピックを考慮したBayes n-gram言語モデル
   能地　宏(東大)，持橋大地(統数研)，石塚　満(東大)

  Graphical Pitman-Yor Processに基づくトピック別n-gram言語モデルとその拡張，及び効率的なBlockedサンプラーを提案し，既存手法に対する有効性を確認した．

(5) Extending ILP-based Abductive Reasoning with Cutting Plane Inference
   井之上直也，乾健太郎(東北大)

  論理ベースの推論を用いた談話処理の実現を目指して，一階述語論理上での重み付きアブダクションを整数線形計画法により定式化する方法について説明する。また，制約付き最適化問題を効率よく解くための手法である Cutting Plane Inference を推論に利用する方法についても説明し，先行研究に比べて高速に最適解が求められることを示す。
  
(6) Natural Logicと条件付確率場の融合による構成的文間関係認識
   渡邉陽太郎，水野淳太，岡崎直観，乾健太郎(東北大)

  換言・含意・矛盾などの文間意味関係ラベルと、Natural Logicに基づく意味関係の結合規則を与えて、文間の局所的アライメントを推定する問題を考える。これを隠れ変数付きの条件付確率場で学習し、構成的に文間関係を認識するモデルを構築する。

9月3日(月) 10：00 ー 11：30

■ 10:00 - 11:30 応用・調査 [3件]
   
(7) 料理レシピに含まれる類似文字列の検索
   安川美智子(群馬大)

発音照合と文字列編集距離を用いた文字列検索の手法を提案し、 料理レシピに含まれる表記揺れの検出を行う。
 
(8) 英作文誤り訂正における複数の手法の利用に関する考察
   水本智也，林部祐太，坂口慶祐，小町　守，松本裕治(奈良先端大)

誤りに応じて，機械学習，ルール，SMTと異なる手法を用いて訂正を行い，その結果に関して考察，分析を行う．
  
(9) 日本人のオンライン・コミュニケーション上での平均使用語彙数は8,000語である
   荒牧英治，増川佐知子，森田瑞樹，保田祥(知の構造化センター)

これまで言語学で高い関心を集めている問題の１つに人間の語彙数がある．数々の調査がなされてきたが，その多くは，理解できる語彙（理解語彙）の調査にとどまり，実際に使用する語彙（使用語彙）についてはどのくらいのものか，いっこうにわからないとされてきた．本研究では，ウェブ上の発言データを利用し，12万人という大規模な人数で使用語彙調査を行った．