Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

NLP2018参加報告

 NLP2018参加報告

2018/03/19年次大会報告会での発表資料

Yuto Kamiwaki

March 19, 2018
Tweet

More Decks by Yuto Kamiwaki

Other Decks in Research

Transcript

  1. 長岡技術科学大学
    自然言語処理研究室
    学部3年 上脇優人

    View Slide


  2.  研究について
     年次大会を通して(自分の課題点)
     年次大会を通しての感想
    報告内容

    View Slide


  3.  P1-7 日本語呼びかけ・応答・挨拶・独言・間投表現レキシ
    コンの性質と応用
     田辺利文 (福岡大), 髙橋雅仁 (久留米工大), 首藤公昭 (福岡大)
     P4-22 意見分析に適した意見タグ獲得改善への取り組み
     三澤賢祐, 成田和弥 (Insight Tech/JST), 伊藤友博 (Insight Tech),
    柴田知秀, 河原大輔, 黒橋禎夫 (京大/JST)
     P1-12 人の動作および物体認識に基づく動画像からの文生成
     漆原理乃, 小林一郎 (お茶大)
    研究について

    View Slide

  4. P1-7 日本語呼びかけ・応答・挨拶・独
    言・間投表現レキシコンの性質と応用
    P4-22 意見分析に適した意見タグ獲得
    改善への取り組み
    P1-12 人の動作および物体認識に基づ
    く動画像からの文生成
    • 単語は,新聞記事などから手作業で収
    集.
    • 感情を細かに区分けし,多くの表現を
    集めることで繊細な感情情報処理シス
    テムの実現を考えている.
    • 「うぜー」等の若者言葉的な表現はま
    だ入っていない.
    • 感情タグに曖昧な部分がある.
    • 「意見対象部」+格助詞+「意見述
    部」とすることで分析者が文脈情報を
    理解しやすくなる.
    • エラーが出た部分についてルールを追
    加し,改善がなされている.
    • 「意見述部不足」はルールを追加して
    も多少のエラー率減少の為,改善が必
    要.
    • 料理について人の動作を捉えた説明文
    生成手法についての研究.
    • 動作認識では,平均50%のフレームが
    動作について適切な語を選択可能.
    • 文生成では,位置情報や語順が踏まえ
    られている.
    • 「cut」と「peel」動作が近い単語だ
    と動作認識率が低い.

    View Slide


  5.  情報量不足.
     説明を聞いても理解できない.(知らない語が多く出
    てくる.)
     スケジュール管理ミス.
     全ての企業ブースに行けなかった.
     聞きたい発表を全て聞けなかった.
    年次大会を通して
    (自分の課題点)

    View Slide


  6.  最前線で働く方と話せる!
     研究の内容から会社のことまで色々と教えて頂いた.
     企業は,言語資源が豊富.
     大学に比べ,独自のサービスがある為,言語資源が豊富.
     改めて良いスライド等の重要性に気づけた.
     いくら研究内容が良くても発表が良くないと寝ている人が
    多くなる.
    年次大会を通しての感想

    View Slide