グラフ理論を用いた自然言語処理

グラフ理論を用いた自然言語処理アルゴリズムの研究を行なっています。

主な研究業績

論文誌 (査読あり)

1. 小嵜耕平, 新保仁, 小町守, 松本裕治. 相互 k-近傍グラフを用いた半教師あり分類. 人工知能学会論文誌, Vol.28, No.4, pp.400-409, June 2013.
2. 小町守, 工藤拓 (Google), 新保仁, 松本裕治. Espresso 型ブートストラッピング法における意味ドリフトのグラフ理論に基づく分析. 人工知能学会論文誌, Vol.25, No.2, pp.233-242, January 2010. (論文; 用いたパターン数および最頻出語義のラベルが間違っていたので修正しました。 木曽鉄男さん追試どうもありがとうございました) (2010年人工知能学会論文賞受賞)

国際会議 (査読あり)

1. Kohei Ozaki, Masashi Shimbo, Mamoru Komachi and Yuji Matsumoto. Using the Mutual k-Nearest Neighbor Graphs for Semi-supervised Classification on Natural Language Data. In Proceedings of the Fifteenth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL-2011), pp.154-162. Portland, USA, June 2011. (paper)
2. Tetsuo Kiso, Masashi Shimbo, Mamoru Komachi and Yuji Matsumoto. HITS-based Seed Selection and Stop List Construction for Bootstrapping. In Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL HLT 2011): Short Papers, pp.30-36. Portland, USA, June 2011. (paper)
3. Mamoru Komachi, Taku Kudo (Google), Masashi Shimbo and Yuji Matsumoto. Graph-based Analysis of Semantic Drift in Espresso-like Bootstrapping Algorithms. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2008), pp.1011-1020. Honolulu, USA, October 2008. (paper, slides)

研究会・全国大会等 (査読なし)

1. 小町守, 工藤拓 (Google), 新保仁, 松本裕治. カーネル法を用いた意味的類似度の定義とブートストラップの一般化 (スライド・ 論文 ←人工知能学会の論文を参照ください). 言語処理学会第14回年次大会論文集, pp.825-828. March 2008. (言語処理学会第14回年次大会最優秀発表賞受賞)

共著 (査読なし)

1. 平田亜衣, 小町守. Factorization Machines を用いた未知の固有表現分類. 言語処理学会第22回年次大会, pp.805-808. March 2016.（口頭＝言語処理学会第22回年次大会若手奨励賞受賞）
2. 小嵜耕平, 新保仁, 小町守, 松本裕治. ハブを作らないグラフ構築法を用いた半教師あり語義曖昧性解消. 情報処理学会第199回自然言語処理研究会. Vol.2010-NL199, No.19, pp.1-8, Nov 2010. (情報処理学会平成23年度山下記念研究賞受賞)
3. 小嵜耕平, 小町守, 新保仁, 松本裕治. 半教師あり語義曖昧性解消のためのグラフスパース化. 情報処理学会第196回自然言語処理研究会. Vol.2010-NL196, No.19, pp.1-8, May 2010. (情報処理学会第196回自然言語処理研究会学生奨励賞受賞)