年度最終ゼミ

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1. 年度最終ゼミ 言語処理学会年次大会報告会 自然言語処理研究室 宮西 由貴 1
2. はじめに  今回考えていたこと  現在の研究との競合・関連研究をチェックしたい  着目したセッションやキーワード  形態素解析  構文解析（係り受け解析）  意味解析関連にも着目  語義曖昧性解消 2
3. はじめに  今回考えていたこと  現在の研究との競合・関連研究をチェックしたい  着目したセッションやキーワード  形態素解析  構文解析（係り受け解析）  意味解析関連にも着目  語義曖昧性解消 3
4. 形態素解析器を作成した研究  辞書・形態素解析セッションで2件の発表  隠れセミマルコフモデルに基づく 教師なし完全形態素解析  仮名漢字変換ログを用いた単語分割の精度向上  共通点  未知語や崩れた表記のための形態素解析  招待論文でも未知語に着目 4
5. 隠れセミマルコフモデルに基づく 教師なし完全形態素解析  概要  CGMに対する解析→正解データを作るのが大変  教師なし形態素解析：単語分割or品詞付与のみ →単語分割にも品詞情報は必要なのでは…？  ある単語になる確率＋ある品詞になる確率を見る  単語分割精度 0.7～0.8程度 品詞付与精度 0.5～0.6程度 5
6. 解析用の知識に着目した研究  ポスターで1件の発表  外来語の扱いを考慮した日本語専門文書からの 用語抽出  概要  専門用語が含まれた文を正しく区切るための研究  処理の流れ  普通に形態素解析  ルールに乗っ取って専門用語らしき用語を取得  それを辞書に追加してもう一度形態素解析 6
7. 語義曖昧性解消について  ポスターで3件  語義曖昧性解消におけるシソーラス利用の問題分析  ベイズ規則による確率密度比の推定を用いた 語義曖昧性解消の領域適応  Stacked Denoising Autoencoderを用いた 語義曖昧性解消の領域適応  気になった部分  領域適応が大きな課題(１研究室のみ)  シソーラスは使った方がいい  All words WSDを日本語でもやるべき 7