3 0 0 0 OA 社員食堂の利用ログの活用を目指して
2 0 0 0 OA 迂言表現と重複表現の認識と言い換え
- 著者
- 鍜治 伸裕 黒橋 禎夫
- 出版者
- 一般社団法人 言語処理学会
- 雑誌
- 自然言語処理 (ISSN:13407619)
- 巻号頁・発行日
- vol.11, no.1, pp.81-106, 2004-01-10 (Released:2011-03-01)
- 参考文献数
- 18
言い換え処理は, 様々な自然言語処理アプリケーションで必要とされている非常に重要な技術である. 言い換え処理の一つとして, 本論文では「名詞+格助詞+動詞」という形の迂言表現と重複表現を国語辞典を用いて認識し, さらにそれらを言い換える手法を提案する. 迂言表現とは, 動詞が動作を表していない表現や, 名詞が動作の主体や対象を表わさずに動作の状態を表している表現のことである. そして重複表現とは, 動詞と名詞の問に意味の重複がある表現のことである. これらの表現には, 多くの場合, 同じ意味をより簡潔な形であらわした表現が存在する. 提案手法の認識処理と言い換え処理の精度を二人の被験者が判断したところ, 認識処理の精度は, 平均して適合率78%, 再現率52%であった. また, 言い換え処理の精度は平均して91%であった.
2 0 0 0 OA 特集「深層学習による言語生成」にあたって
1 0 0 0 OA ショッピングサイトにおける優良顧客の離脱抑止施策について
- 著者
- 笹谷 奈翁美 坪内 孝太 田代 昭悟 鍜治 伸裕 清水 伸幸
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.30, 2016
1 0 0 0 OA 不自然言語処理 -枠に収まらない「リアルな」言語処理-:2.新しい語・崩れた表記の処理
1 0 0 0 オンライン上の対話における聞き手の感情の予測と喚起
- 著者
- 長谷川 貴之 鍜治 伸裕 吉永 直樹 豊田 正史
- 出版者
- The Japanese Society for Artificial Intelligence
- 雑誌
- 人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
- 巻号頁・発行日
- vol.29, no.1, pp.90-99, 2014
- 被引用文献数
- 1
While there have been many attempts to estimate the emotion of a speaker from her/his utterance, few studies have explored how her/his utterance affects the emotion of the listener. This has motivated us to investigate two novel tasks: predicting the emotion of the listener and generating a response that evokes a specific emotion in the listeners mind. We target Japanese Twitter posts as a source of dialogue data and automatically build training data for learning the predictors and generators. The feasibility of our approaches is assessed by using 1099 utterance-response pairs that are built by five human workers.
- 著者
- 村本 英明 鍜治 伸裕 吉永 直樹 喜連川 優
- 出版者
- 情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.52, no.12, pp.3338-3348, 2011-12-15
近年のWeb上のCGM拡大により,社会分析やマーケティングの対象としてWebテキストに大きな注目が集まっている.そうしたテキストから有用な情報を抽出するためには,多義語の意味を正確に区別する処理(語義曖昧性解消)が非常に重要となる.しかし,訓練事例や辞書といった,語義曖昧性解消に必要な言語資源の構築には大きな作業コストが発生することから,高い精度で語義曖昧性解消を行うことは依然として実現困難となっている.特に,Webテキストのように多様な話題を含んだテキストを対象とする場合,この問題はいっそう深刻なものとなる.この問題の解決を図るため,本論文では,既存のWeb資源を活用することによって,語義曖昧性解消に必要な言語資源を半自動的に構築するための方法を提案する.実験においては,WikipediaとWebテキストに対して提案手法を適用することによって,実際に大規模な言語知識が構築可能であることを確認した.また,それらの言語資源をもとに語義曖昧性解消システムを構築し,その性能についても調査を行った.With the recent advent of consumer generated media (CGM) on the Web, the textual data on the Web has been given much attention as a target of social analysis or marketing. To extract useful information from such texts, it is crucial to precisely distinguish meanings of polysemous words (i.e., word sense disambiguation or WSD). However, due to the tremendous labor required to build a large amount of linguistic resources for WSD (e.g., training examples or dictionaries), it is still hard to perform WSD with enough accuracy. This is especially problematic in dealing with Web texts, which contains much more diverse topics than conventional news articles. To overcome this, we present a semi-automatic approach to building those linguistic resources from existing Web data. Our experiments confirmed that the proposed method is indeed able to build much larger linguistic resources than existenting ones. We also investigated the performance of WSD systems learned from those linguistic resources.
1 0 0 0 IR 迂言表現と重複表現の認識と言い換え
- 著者
- 鍜治 伸裕 黒橋 禎夫
- 出版者
- 言語処理学会
- 雑誌
- 自然言語処理 = Journal of natural language processing (ISSN:13407619)
- 巻号頁・発行日
- vol.11, no.1, pp.81-106, 2004-01-10
- 被引用文献数
- 4
言い換え処理は, 様々な自然言語処理アプリケーションで必要とされている非常に重要な技術である. 言い換え処理の一つとして, 本論文では「名詞+格助詞+動詞」という形の迂言表現と重複表現を国語辞典を用いて認識し, さらにそれらを言い換える手法を提案する. 迂言表現とは, 動詞が動作を表していない表現や, 名詞が動作の主体や対象を表わさずに動作の状態を表している表現のことである. そして重複表現とは, 動詞と名詞の問に意味の重複がある表現のことである. これらの表現には, 多くの場合, 同じ意味をより簡潔な形であらわした表現が存在する. 提案手法の認識処理と言い換え処理の精度を二人の被験者が判断したところ, 認識処理の精度は, 平均して適合率78%, 再現率52%であった. また, 言い換え処理の精度は平均して91%であった.
1 0 0 0 大規模ウェブテキストからの片仮名用言の自動獲得
- 著者
- 鍜治 伸裕 福島 健一 喜連川 優
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.J92-D, no.3, pp.293-300, 2009-03-01
テキストマイニングでは,自然言語処理分野の基礎技術である形態素解析がモジュールとして利用されることが多い.しかし,ウェブには口語体のテキストが多く,新聞記事のような整ったテキストを対象としてきた自然言語処理技術では,十分な精度で解析を行うことは難しい.本論文では,形態素解析の精度低下は「ググる」などの片仮名用言が一因となっていることに着目し,それを大規模なウェブテキストから自動獲得する手法を提案する.