研究テーマ

小町研究室では以下のような研究テーマに取り組んでいます。ただし、これらの研究テーマに限られません。最近どのような研究に取り組んでいるのかは学位論文テーマ発表一覧を見てください。

小町研では自分のやりたい研究をやることが奨励されます。教員の仕事は、学生のやりたいことを「研究」というフォーマットに乗せることだと考えています。研究室に配属になってから半年は、大学院生がメンターとしてつき、メンターが提示する研究テーマの中から一つ選んで研究に取り組みます(サーベイ・実験を行い、自然言語処理の若手シンポジウムでポスター発表します)。その後、そのテーマをしばらく続けたい人は継続し、変えたい人は変え、いずれせよ1年目の終わりには言語処理学会年次大会で発表し、良好な結果が得られたら ACL(自然言語処理のトップカンファレンス)に投稿します。

新入生のうち、最初の半年のテーマを1年続ける人は約半分、ACL に投稿するのも約半分で、最初のテーマを続けたかどうかと ACL に投稿できるような結果が得られたかには相関はありません。また、2年目はいずれにせよ自分で考えた研究テーマに取り組んでもらいます(2年目もしくは3年目にはメンターとして後輩の指導に当たってもらいます)。新しいテーマに臆せず挑戦してくれる人を歓迎します。

自然言語理解・意味解析

述語項構造解析や意味役割付与、語義曖昧性解消のような意味解析技術の研究を通じて、人間の使う言語の理解を目指しています。最近は深層学習 deep learning と構成的意味論 compositional semantics について研究しています。

(これまでの研究業績一覧・意味解析)

(これまでの研究業績一覧・グラフ)

第二言語学習者支援

自然言語処理技術を用いて日本語学習者・英語学習者の支援を行なう研究に取り組んでいます。最近は中国語学習者の支援にも着手しました。

(これまでの研究業績一覧)


統計的自然言語処理

主に日英・英日をターゲットとした深い意味情報・文脈情報を考慮した機械翻訳 (自動翻訳) の研究や、統計的日本語入力、そして古文や方言の形態素解析の研究をしています。2015年からはニューラル機械翻訳に取り組んでいます。

(これまでの研究業績一覧・統計的手法)

(これまでの研究業績一覧・機械翻訳)


ウェブからの大規模な情報抽出

ウェブデータから大規模に言語知識を獲得する手法の研究を行なっています。

(これまでの研究業績一覧・情報抽出)



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