Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
Search
自然言語処理研究室
September 30, 2012
Research
110
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
小学生の読解支援に向けた語釈文による換言
梶原智之, 山本 和英. 小学生の読解支援に向けた語釈文による換言. NLP若手の会 第7回シンポジウム, (発表1) (2012.9)
自然言語処理研究室
September 30, 2012
More Decks by 自然言語処理研究室
See All by 自然言語処理研究室
データサイエンス14_システム.pdf
jnlp
0
420
データサイエンス13_解析.pdf
jnlp
0
540
データサイエンス12_分類.pdf
jnlp
0
380
データサイエンス11_前処理.pdf
jnlp
0
500
Recurrent neural network based language model
jnlp
0
180
自然言語処理研究室 研究概要(2012年)
jnlp
0
160
自然言語処理研究室 研究概要(2013年)
jnlp
0
130
自然言語処理研究室 研究概要(2014年)
jnlp
0
150
自然言語処理研究室 研究概要(2015年)
jnlp
0
240
Other Decks in Research
See All in Research
typst の使い方:言語学を研究する学生のために
gitomochang
0
540
重要だけど測れていないもの:高齢者ケアの見えない課題
theoriatec2024
0
460
Using our influence and power for patient safety
helenbevan
0
390
[BlackHatAsia2026] Hidden Telemetry: Uncovering TraceLogging ETW Providers You're Not Using (Yet)
asuna_jp
1
640
[IR Reading 2026春 論文紹介] LLM-based Listwise Reranking under the Effect of Positional Bias (ECIR 2026) /IR-Reading-2026-Spring
koheishinden
PRO
0
310
SLAMはどこまで解決されたのか?
tomonom
0
1.1k
シングルチャネルマルチトーカー音声認識の進展
ryomasumura
0
210
LINEヤフー データサイエンス Meetup「三井物産コモディティ予測チャレンジ」の舞台裏-AlpacaTechパート
gamella
1
630
MM-OVSeg: Multimodal Optical–SAR Fusion for Open-Vocabulary Segmentation in Remote Sensing
satai
3
110
計算情報学研究室(数理情報学第7研究室)2026
tomohirokoana
0
750
Harness Engineering and Al Agent
kzinmr
3
1.9k
Language and AI
ayaniwa
0
200
Featured
See All Featured
From Legacy to Launchpad: Building Startup-Ready Communities
dugsong
0
300
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.4k
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyCon 2026, Rimini, Italy
marcoroth
3
430
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.5k
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
2.1k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
73
41k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
108
250k
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.7k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
67k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1369
210k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
128
18k
Transcript
খֶੜͷಡղࢧԉʹ͚ͨ ޠऍจʹΑΔݴ ֿݪஐ೭ɹࢁຊӳ ʢԬٕज़Պֶେֶʣ
ʲΩʔϫʔυʳݴ ੍ݶݴޠ ςΩετ؆୯Խ จষಡղࢧԉ ݚڀ֓ཁ ֶशجຊޠኮ ޠ ࢠͲ͚৽ฉ
Ұൠ͚৽ฉ খֶࠃޠࣙయ ؒ૯ޠኮ ສޠ ʲ࡞෩ʳ ɹͦͷ࡞ऀͷಛ ҟͳΔ࡞෩Ͱਓؾ ҟͳΔಛͰਓؾ ʢ࡞෩ˠಛʣ
ݚڀͷഎܠ • શࠃͷখֶߍͳͲͰ৽ฉΛ༻͍ͨतۀ – ৽ฉͷ༰Λཁͯ͠·ͱΊΔ – ৽ฉͷ༰Λͱʹ౼͢Δ • ৽ฉʹখֶੜʹͱ͍ͬͯ͠ޠ͕ଟ͍ •
ࢠͲ͚৽ฉߋ৽͕গͳ͍ ͔͠͠
ֶशجຊޠኮʹͳΔ·Ͱ܁Γฦ͠ খֶੜͷͨΊͷจষಡղࢧԉ తͱఏҊख๏ w ֶशجຊޠኮʹجͮ͘ޠኮ੍ݶ ̍
w ޠऍจʹΑΔݴɾऍ͚ ̎
• ݟग़͠ޠͱࢺ͕Ұக͢ΔޠΛޠऍจ͔Βநग़ ɹɹɹೖྗྫɿҟͳΔ࡞෩Ͱਓؾ ɹɹݟग़͠ޠɿ࡞෩ ɹɹɹޠऍจɿͦͷ࡞ऀͷಛ ɹɹɹݴରɿʢ࡞෩ ಛʣ
ɹɹɹग़ྗྫɿҟͳΔಛͰਓؾ ޠऍจʹΑΔݴ
• αม໊ࢺͷޠऍจ͔ΒݴରΛநग़ ɹɹɹೖྗྫɿਓ͕ෛইͨ͠ ɹɹݟग़͠ޠɿෛই ɹɹɹޠऍจɿ͚͕Λ͢Δ͜ͱ ɹɹɹݴରɿʢෛই͢Δ ͚͕Λ͢Δʣ
ɹɹɹग़ྗྫɿਓ͕͚͕Λͨ͠ ޠऍจʹΑΔݴ
• ಉදݱΛҰޠͰநग़Ͱ͖ͳ͍ͱ͖ऍ͚ ɹɹɹೖྗྫɿֶॴͷ࠶ڵɺɾɾɾ ɹɹݟग़͠ޠɿ࠶ڵ ɹɹɹޠऍจɿ͓ͱΖ͑ͨΓɺ΄ΖΜͩΓͨ͠ͷ͕ɺ ɹɹɹɹɹɹɹ͏Ұ͔͞ΜʹͳΔ͜ͱ ɹɹɹݴରɿʢ࠶ڵ ͏Ұ͔͞ΜʹͳΔ͜ͱʣ
ɹɹɹग़ྗྫɿֶॴͷ࠶ڵɺɾɾɾ ɹɹɹɹɹɹɹ࠶ڵͱɺ͏Ұ͔͞ΜʹͳΔ͜ͱͰ͋Δɻ ޠऍจʹΑΔऍ͚
ޠऍจʹΑΔऍ͚ • ෆཁͳදݱͷআ ɹɹɹೖྗྫɿେֶͷΩϟϯύε ɹɹݟग़͠ޠɿΩϟϯύε ɹɹɹޠऍจɿେֶͳͲͷݐ͕͋Δ
ɹɹɹݴରɿʢΩϟϯύε ݐ͕͋Δʣ ɹɹɹग़ྗྫɿେֶͷΩϟϯύε ɹɹɹɹɹɹɹΩϟϯύεͱɺݐ͕͋ΔͰ͋Δɻ
࣮ݧ • ࣮ݧ݅ • ίʔύεɿҰൠ͚৽ฉจ ɹɹɹɹʢຖখֶੜ৽ฉͱ༰͕Ұக͢Δจʣ • ݴࣝɿνϟϨϯδখֶࠃޠࣙయ
ޠ୯ҐͰͷ࣮ݧ݁Ռ ݴ͕ ඞཁͳશޠ খֶࠃޠࣙ యͷܝࡌ ༗ɿ ʢʣ ແɿ ݴͨ͠PS ऍ͚ͨ͠ ݴɿ ऍɿ
࣮ݧ จ୯ҐͰͷ࣮ݧ݁Ռ ݴ͕ ඞཁͳશจ ݴ ɹ༗ɿ ඇจɿ
ແɿ ऍ ༗ɿ ແɿ ݴͱऍ ͷ߹Θͤ ྆ํ༗ɿ ྆ํແɿ ݴͷΈɿ ऍͷΈɿ จ๏͕ ਖ਼͍͠ग़ྗ ʢʣ ˞ඇจɿจ๏͕ਖ਼͘͠ͳ͍จ
ࣦഊྫ • খֶࠃޠࣙయʹඇܝࡌͷޠ • ޠதͷޠʢʣ ɹˠෳͷࠃޠࣙయΛ༻͍ͯཏੑΛ্͛Δ ޠ
छྨ ༳Ε ಈࢺΛ໊ࢺԽͨ͠ޠ ࣾՈ খֶߍͰͷֶशʹ༻͍ͳ͍ղͳޠ ηϛφʔ ֎དྷޠ
ࣦഊྫ • ֨ॿࢺʮʹʯͷݴ • తΛද͢ʮʹʯͷલଟ͕͘αม໊ࢺ ɹˠʮʙ͜ͱʹʯΛʮʙͨΊʹʯʹม छྨ
ೖྗྫ ग़ྗྫ ࣌ؒ ਂʹى͖Δ ਅதʹى͖Δ ॴ ڷཬʹؼΔ ;Δ͞ͱʹؼΔ త ٹԉʹ͔͏ ✕ɿॿ͚Δ͜ͱʹ͔͏ ˓ɿॿ͚ΔͨΊʹ͔͏
ߟ • ऍΛ͚ͨޠͷݴ • ಉ ্Ґ ֓೦ޠֶ͕शجຊޠኮͷ߹͕͋Δ ɹˠ8PSE/FU͔Βಉ ্Ґ ֓೦ޠΛநग़
ಉ֓೦ޠ ্Ґ֓೦ޠ ࠶ڵ ෮׆ मཧ ڊঊ ໊ਓ ܳज़Ո
ࠓޙͷల • খֶੜʹΑΔධՁ Ø খֶੜ৽ฉ Ø Ұൠ͚৽ฉ Ø ݴɾޠኮ੍ݶͨ͠Ұൠ͚৽ฉ – ཧղ͘͢͠ͳ͔ͬͨʁ –
ใ͕ޡͬͯΘ͍ͬͯͳ͍͔ʁ
ใΛΔ͖͔ • ࡉ͔͍ใΛΔ͜ͱͰςΩετ؆୯Խ ɹɹݟग़͠ޠɿ࠲ ɹɹɹޠऍจɿ;Ͷ͕ɺւதͷؠͳͲʹ ɹɹɹɹɹɹɹΓ্͛ͯɺಈ͚ͳ͘ͳΔ͜ͱ ɹɹɹݴରɿʢ࠲͢Δ ಈ͚ͳ͘ͳΔʣ ɹɹɹݴྫɿધ͕࠲͠ɺʜ
ɹɹɹɹɹˠɹધ͕ಈ͚ͳ͘ͳΓɺʜ
ಉ֓೦ޠɾ্Ґ֓೦ޠͷݴ • ਓؾɹˠɹ࣭ʢ্Ґ֓೦ʣ • ͯ͢ɹˠɹͳ͠ • ྟΉɹˠɹߦ͘ʢಉ֓೦ʣ • ຊಊɹˠɹͳ͠ •
ڊঊɹˠɹ໊ਓʢಉ֓೦ʣ • खֻ͚ΔˠҭͯΔʢಉ֓೦ʣ • ढ͏ɹˠɹ୰͘ʢ্Ґ֓೦ʣ • ΘΓˠΘΓʢಉ֓೦ʣ • ூΓɹˠɹͳ͠ • ηϦɹˠɹͳ͠ • φζφɹˠɹͳ͠ • ࣣɹˠɹͳ͠ • ࣣɹˠɹͳ͠ • ࢢɹˠɹͳ͠ • ۠Ҭɹˠɹํʢಉ֓೦ʣ • ࠭भɹˠɹखʢ্Ґ֓೦ʣ • ೖΓߐɹˠɹւʢߏཁૉʣ • ɹˠɹւʢߏཁૉʣ • ڝΓɹˠɹചങʢಉ֓೦ʣ • ࢧԉɹˠɹॿ͚Δʢಉ֓೦ʣ • ౣˠ൵͍͠ʢ্Ґ֓೦ʣ • ͱ͢ɹˠɹͳ͠ • ࠶ڵɹˠɹ෮׆ʢಉ֓೦ʣ • ఼ࣾɹˠɹͳ͠ • ͓ٶɹˠɹॅʢ্Ґ֓೦ʣ • ྟΉɹˠɹߦ͘ʢಉ֓೦ʣ • ങਓɹˠɹਓʢಉ֓೦ʣ • ڝΓɹˠɹചങʢಉ֓೦ʣ • ཽɹˠɹͳ͠ • ଧ্ͪ͛Δˠελʔτʢಉ֓೦ʣ • େࠜɹˠɹͳ͠ • ݱঢ়ɹˠɹ༷ࢠʢ্Ґ֓೦ʣ • ݪൃɹˠɹͳ͠ • ॳɹˠɹͳ͠ • ݪൃɹˠɹͳ͠ • ڝΔɹˠɹઓ͏ʢಉ֓೦ʣ • ͍͔͚Δˠฉ͘ʢಉ֓೦ʣ • શյɹˠɹ่ΕΔʢಉ֓೦ʣ • ଟ༷ˠ͍Ζ͍Ζʢಉ֓೦ʣ • ڝΔɹˠɹઓ͏ʢಉ֓೦ʣ • ځ͢Δɹˠɹͳ͠ • ͨͨΈ͔͚Δɹˠɹͳ͠ • ݯɹˠɹͳ͠ • ݪൃɹˠɹͳ͠ • ཁɹˠɹத৺ʢಉ֓೦ʣ • ड͚ܧ͙ˠܧ͙ʢಉ֓೦ʣ • ࢢɹˠɹͳ͠ • ۠Ҭɹˠɹํʢಉ֓೦ʣ • ࣣɹˠɹͳ͠ • ৼΔ͏ˠߦಈʢಉ֓೦ʣ • ਓؾɹˠɹ࣭ʢ্Ґ֓೦ʣ • ։ນɹˠɹ։࢝ʢಉ֓೦ʣ • ໊ɹˠɹ൘ʢಉ֓೦ʣ • ʹ͗Θ͏ˠޭʢಉ֓೦ʣ • ͯ͢ɹˠɹͳ͠ • ࢈ɹˠɹʢಉ֓೦ʣ • །Ұɹˠɹݸੑʢ্Ґ֓೦ʣ • اըɹˠɹܭըʢಉ֓೦ʣ • ɹʢʣ
খֶࠃޠࣙయʹඇܝࡌͷޠ • ۚϝμϧ • ͦΕΒ • ͓Β͍ • ྆ •
٫ • ଞߍ • খதֶߍ • ߍ • ࣾՈ • ࡢळ • ηϛφʔ • ૹΓग़͢ • ݄̕ • ࣘ͘ • յ • ༳Ε • βοΫ • ͩ͜ΘΓ • ങ͍ٻΊΔ • δϟύχʔζ ɹɹɹɹͳͲ
ݴࣦഊྫ • ྟΉͱɺ໘͍ͯ͠Δ͜ͱͰ͋Δ ɹˠɹྟΉͱɺ͍ͯ͘Δ͜ͱͰ͋Δ • ࡇΓظؒதͷΈൢച͞Ε͍ͯΔ ɹˠɹࡇΓظؒதͷΈΛചΒΕ͍ͯΔ • ڭࣨΛؒआΓ͍ͯͨ͠ ɹˠɹڭࣨΛۚΛΒͬͯ෦ΛआΓ͍ͯͨ
• ԣࢢʹͱආ͍ͯ͠Δ ɹˠɹԣࢢʹͱ҆શͳͱ͜Ζʹʹ͍͛ͯΔ • ్தͰؒҾ͖ʹ๚ΕΔ ɹˠɹ్தͰͱ͜ΖͲ͜Ζ͵͖ͱΔ͜ͱʹ๚ΕΔ • ͕ͳ͞Εͨͦ͏ͩ ɹˠɹ͕͢ΔΕͨͦ͏ͩ