ホーム

東京都立大学システムデザイン学部情報科学科 (東京都立大学大学院システムデザイン研究科情報科学域)人工知能・自然言語処理分野、自然言語処理研究室(小町研)のウェブサイトです。小町研では、多言語コミュニケーションを支援するために、コンピュータを用いて人間のことばを理解・解析する手法の研究をしています。西東京に自然言語処理の研究開発拠点を作ることを目指しています。

キーワード: 自然言語処理 (機械翻訳、言語学習支援、意味解析、文書要約、対話)、機械学習(深層学習、半教師あり学習)、ウェブマイニング(情報抽出、頑健な要素技術)

今後の予定

ニュース

  • 2020/07/15 Workshop on Advances in Language and Vision Research で開催されていた Video-guided Machine Translation Challenge (ビデオつき機械翻訳)にて、都立大と東工大のチームが1位になりました。
  • 2020/07/10 自然言語処理のトップカンファレンス、The 58th Annual Meeting of Association for Computational Linguistics (ACL 2020) および関連ワークショップにて、以下の発表を行いました。
    • Hwichan Kim, Tosho Hirasawa and Mamoru Komachi. Zero-shot North Korean to English Neural Machine Translation by Character Tokenization and Phoneme Decomposition. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguisticw: Student Research Workshop (ACL 2020 SRW), pp.72-78. July, 2020. (paper)
    • Yujin Takahashi, Satoru Katsumata and Mamoru Komachi. Grammatical Error Correction Using Pseudo Learner Corpus Considering Learner's Error Tendency. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguisticw: Student Research Workshop (ACL 2020 SRW), pp.27-32. July, 2020. (paper)
    • Masahiro Kaneko, Masato Mita, Shun Kiyono, Jun Suzuki and Kentaro Inui. Can Encoder-decoder Models Benefit from Pre-trained LanguageRepresentation in Grammatical Error Correction? In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020), pp.4258-4254. July, 2020. (paper)
    • Masahiro Kaneko, Aizhan Imankulova, Tosho Hirasawa and Mamoru Komachi. English-to-Japanese Diverse Translation Using Opposite Direction Models. In Proceedings of The 4th Workshop on Neural Generation and Translation (WNGT 2020), pp.134-138. July, 2020. (paper)
    • Tosho Hirasawa, Zhishen Yang, Mamoru Komachi and Naoaki Okazaki. Keyframe Segmentation and Positional Encoding for Video-guided Machine Translation Challenge 2020. In Workshop on Advances in Language and Vision Research. July, 2020. (paper)
  • 2020/03/19 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020) にて、以下の学生が若手奨励賞を受賞しました!
    • 嶋中宏希. 事前学習された多言語の文符号化器を用いた機械翻訳の品質推定. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月16日.
  • 2020/03/19 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020) にて、以下のオンライン発表をしました。
    • 小山碧海, 喜友名朝視顕, 小林賢治, 新井美桜, 小町守. 日本語学習者の文法誤り訂正のための評価コーパス構築. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月17日.(ポスター)
    • 金輝燦(朝鮮大), 平澤寅庄, 小町守. 韓国語対訳データを利用した文字分割と音素分解による朝鮮語ニューラル機械翻訳. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月17日.(ポスター)
    • 相田太一(長岡技科大), 小町守, 小木曽智信(国語研), 高村大也(産総研/東工大), 坂田綾香(統数研), 小山慎介(統数研), 持橋大地(統数研). 単語分散表現の結合学習による単語の意味の通時的変化の分析. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月17日.(口頭)
    • 勝又智, 小町守, 真鍋章(富士電機), 谷本恒野(富士電機). 障害レポートの分類問題に対するデータ選択を用いたBERTモデルの精度向上. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月18日.(ポスター)
    • 高久雅史(茨城大), 平澤寅庄, 小町守, 古宮嘉那子(茨城大). 通時的な領域適応を行った単語分散表現を利用した古文から現代文へのニューラル機械翻訳. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月18日. (ポスター)
    • 王鴻飛, 黒澤道希, 勝又智, 小町守. 事前学習モデルを用いた中国語文法誤り訂正. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月18日. (ポスター)
    • 嶋中宏希, 梶原智之(阪大), 小町守. 事前学習された多言語の文符号化器を用いた機械翻訳の品質推定. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月18日. (ポスター)若手奨励賞
    • 三田雅人(理研/東北大), 清野舜(理研/東北大), 金子正弘(首都大/理研), 鈴木潤(東北大/理研), 乾健太郎(東北大/理研). 文法誤り訂正のための自己改良戦略に基づくノイズ除去. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月18日.(口頭)
    • 平尾礼央, 新井美桜, 嶋中宏希, 勝又智, 小町守. 複数項目の採点を行う日本語学習者の作文自動評価システム. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月19日. (ポスター)
    • 高橋悠進, 勝又智, 小町守. 学習者の誤り傾向を考慮した擬似データを用いた文法誤り訂正. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月19日. (ポスター)
    • 山下郁海, 勝又智, 金子正弘, Aizhan Imankulova, 小町守. 言語間での転移学習を用いたロシア語文法誤り訂正. 言語処理学会第26回年次大会 (NLP2020), 2020年3月19日. (ポスター)
  • 2020/02/12 言語資源に関する世界最大の国際会議、12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020) に以下の論文が採択されました。いずれも学部生(3年生、4年生)の研究成果です。
    • Reo Hirao, Mio Arai, Hiroki Shimanaka, Satoru Katsumata and Mamoru Komachi. Automated Essay Scoring System for Nonnative Japanese Learners. In 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020).
    • Aomi Koyama, Tomoshige Kiyuna, Kenji Kobayashi, Mio Arai and Mamoru Komachi. Construction of an Evaluation Corpus for Grammatical Error Correction for Learners of Japanese as a Second Language. In 12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020).
  • 2020/02/05 株式会社 Lang-8 様からご協力いただき、言語学習者向けの QA サービス HiNative を活用した研究をスタートしました。
  • 2019/11/24 以下の論文誌が出版・採録決定しました。
    • 白井良介, 松村雪桜, 小木曽智信(国語研), 小町守. 近代の歴史的資料を対象とした機械学習による文境界推定. 情報処理学会論文誌. 62巻2号. (採録決定)
    • Aizhan Imankulova, Takayuki Sato and Mamoru Komachi. Filtered Pseudo-Parallel Corpus Improves Low-Resource Neural Machine Translation. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing. Vol. 19, No. 2, Article 24, 16 pages. October, 2019. (paper)
    • Masahiro Kaneko and Mamoru Komachi. Multi-Head Multi-Layer Attention to Deep Language Representations for Grammatical Error Detection. Computacion y Sistemas. Vol. 23, No. 3, pp. 883-891. September, 2019. (paper)
    • 嶋中宏希, 梶原智之, 小町守. 事前学習された文の分散表現を用いた機械翻訳の自動評価. 自然言語処理. 26巻3号, pp.613-634. September, 2019.
サブページ (1): 過去のニュース