スタッフ / Staff †

乾 健太郎 †

• 自然言語処理全般，とくに意味・談話処理，知識推論
• 奈良先端大時代に始めた言論マップの研究が一周し，2011年度からは科研費基盤研究(A)の助成を受けて，その発展的研究に取り組んでいます（課題名「ネット上の医療・健康情報の健全な利活用を可能にするヘルスリテラシー支援環境」）．

鈴木 潤 †

井之上 直也 †

• 世界知識に基づく説明生成モデルの構築
• 「文章を理解することは、その文に対する最良の説明を与えることである」という Interpretation as Abduction (Hobbs et al. 1993) の考え方に基づいて、文章の行間（＝説明。登場人物の意図や代名詞の参照関係など）を推論する計算モデルの構築を行っている。特に、同義関係や因果関係等の複数の世界知識を大規模コーパスから獲得・一般化する手法や、獲得した大規模な知識を有効に利用するための枠組みについて研究している。2015年10月より、NAIST 松本研究室 との共同研究 (JST-CREST) の枠組みの中で、リアルタイムに増え続ける学術論文から有用な情報を自動抽出・整理するために、構築中の推論モデルを学術論文の論述構造解析に応用する取り組みも行っている。SIG Knowledge-Intensitve Artificial Intelligence (KIAI)、SIG Discourse 隊長。

松田 耕史 (D3) †

• マルチリソース言語処理、特にエンティティリンキング
• 社会が急速にデータ駆動になるに従い、異なる種類のデータを対応付ける技術の必要性が増している。すでに多くの蓄積がある社会指標や疫学データに加えて、街頭に設置される人感センサやカメラの画像の収集基盤が整備され、これらの利用により社会が劇的に効率化される可能性がある。しかしながら、これらのデータに対して、人間が解釈可能で、意思決定に資する「意味」を付与する仕組みはまだ確立されていない。一方、言語は、複雑な意味を表現、伝達するための重要なプラットフォームである。しかしながら、言語 データとその他のデータを対応付けて分析を行う取り組みは、現在のところ、単語の頻度との相関関係分析な ど、原始的なものにとどまっている。これは、分析の「軸」として用いることが可能なデータベースが存在せ ず、このデータベース中のレコードに対してテキスト中の言及をグラウンドさせる仕組みも存在しないからで ある。言語データを、実世界のセンサーそれぞれが発信する情報と組み合わせてより精緻な分析を行うには、 さらなるブレークスルーが必要である。私は、このブレークスルーが、「エンティティに基づいた言語処理」 によってもたらされると考え、研究を行っている。

理化学研究所スタッフ / AIP Staff †

松林優一郎 †

• 意味解析, 語彙意味論, 述語項構造解析/アノテーション, 言い換え認識
• 現在は特に、文の意味の構成的な計算を実現するため、単語が持つ意味の構造と文や節の構成的な意味の間の関係について研究しています。

水本 智也 †

Paul Reisert †

• Mining and Analyzing Controversial Issues using Online Text Data

大内 啓樹 †

谷中 瞳 †

学生 / Students †

代勤 (D3) †

• 因果関係知識の自動獲得

三浦 辰也 (D3) †

王 天奇 (D2) †

• Automatic Short Answer Grading

横井 祥 (D2) †

• 教師なし学習
• 共起と類似の関係

赤間 怜奈 (D1) †

• Dialog Style. Analysis/Control/Generation

ガルバン・ディアナ (D1) †

• Temporal relation identification between events and time expressions in clinical notes

小林 颯介 (D1) †

• Understanding real world situations by combining qualitative and quantitative reasoning
• Neural dialog models
• Discourse-level neural models

鈴木 正敏 (D1) †

• 拡張固有表現辞書の構築
• 大規模知識データの漸進的処理を統合したリアルタイム言語処理

高橋 諒 (D1) †

• 定量推論と定性推論の併用による実世界理解

三田 雅人 (D1) †

• 文法誤り訂正
• 解釈性

浅野 広樹 (M2) †

• 英文校正の自動評価

清野 舜 (M2) †

佐々木 翔大 (M2) †

• 常識推論
  • 複単語表現を利用した因果関係推定モデルの改善
  • 分散表現を利用した因果関係知識のモデル化
  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた因果関係推定
  • 常識的知識を必要とする推論タスクの分析
• 情報検索
  • ニューラルネットワークを用いた言語横断的情報検索
  • パラメータ共有型ネットワークを用いた低リソース言語の情報検索
  • 高速な情報検索のための多段階検索モデルの構築

白井 穂乃 (M2) †

中村 拓 (M2) †

塙 一晃 (M2) †

ファジャナ・サルタナ・ミム (M2) †

阿部 香央莉 (M1) †

• 機械翻訳
  • 日本語の方言の多様性および世界中の言語の多様性に興味があります。いわゆる「Multilingual」系のタスクを主に研究対象としています。

伊藤 拓海 (M1) †

栗林 樹生 (M1) †

シン・ケシャヴ (M1) †

田上 翼 (M1) †

プライド・ガヴンバ (M1) †

吉成 未菜里 (M1) †

大竹 孝樹 (B4) †

今野 颯人 (B4) †

佐藤 志貴 (B4) †

佐藤 拓海 (B4) †

藤井 諒 (B4) †

北山 晃太郎 (B3) †

過去のメンバー / Former Members †

水野 淳太 / Junta Mizuno †

• 言論マップ生成課題，モダリティ解析／事実性解析 / Statement Map Generation, Modality analysis / factuality analysis
• 入力された命題の関連情報を同意・対立の観点で自動的に分類・俯瞰表示すること（言論マップ生成）で命題を深く理解し，ひいては信憑性の判断に役立てる問題に取り組んでいる．本アプローチは，NICT対災害SNS情報分析システムでも利用されており，被災時に流通しうる誤情報に対する信憑性分析に役立てられている．技術的課題の一つにモダリティ解析／事実性解析があり，特に否定の解析性能向上に取り組んでいる．関連して，機能表現解析，弱対立関係認識（条件付き同意・対立関係認識）にも取り組んでいる．
• When a short sentence is given, Statement Map classifies relevant sentences into agreement, conflict, or other (non-relevant) in order to understand about the input sentence deeply. It leads to understand the credibility of the sentence. This approach is used in NICT Disaster Information Analysis System (DISAANA) to analyze the credibility of information distributed under the disaster situation. I work on modality analysis, especially negation recognition. I also work on functional expression recognition and confinement relation recognition (conditional entailment/contradiction recognition).

岡崎 直観 †

• 知識獲得，情報抽出，自動要約
• 東大在籍時代に生命・医学文献からの知識獲得の研究を進め，2011年度からは「語彙データベースと大規模コーパスに基づく意味クラス推定器の開発」（科学研究費若手研究B），「知識の自動獲得・構造化に基づく情報の論理構造とリスクの分析」（JSTさきがけ）のプロジェクトの助成を受けて，知識獲得の発展と応用の研究を進めています．

田然 †

• 意味解析、含意関係認識、知識獲得、論理推論
• 数学の博士学生時代はセリュラー・アウトマトンや代数幾何を研究していた。現在は自然言語から意味を抽出する技術に関心をもって研究に取り組んでいます。

成田 和弥 †

• 日本語事実性解析
• 日本語事実性解析における問題を分析し，語彙知識・言語現象を加味したモデルの構築に取り組む．

髙瀬 翔 †

• 知識獲得、情報抽出、表現学習
• 大規模Webデータからの名詞の意味カテゴリや単語間の意味的関係の自動獲得
• 関係パタンの意味を構成的に計算するための意味表現の学習

杉浦 純 †

• 大規模語彙知識を用いた仮説推論による談話理解モデルの構築
• 談話理解に向けたステップとして現在は談話関係認識にフォーカスを当ててモデルを構築・解析中．

山本 風人 †

• 論理推論による談話理解
• 大規模語彙知識と論理推論を組み合わせることで，より意味的に深い談話理解を可能にするフレームワークの解析に取り組む．

周 双双 †

• Named Entity Disambiguation
• Entity Linking in Web text

稲田 和明 †

• 文書内のイベント表現や時間表現間の時間的な順序関係の推定
• 日本語におけるテンス・アスペクトなどの曖昧性解消
• イベント表現間の意味関係の獲得
• 長期的依存関係及び知識を取り入れた対話応答生成

佐々木 彬 †

• マイクロブログ上のテキストの正規化
• 場所を参照する表現の解析
• 賛否分類

渡邉 研斗 †

• マイクロブログ上の誤情報と訂正情報の分類と可視化
• マイクロブログ上の論点の抽出と賛否分類
• 歌詞の構造解析と自動生成
  • 歌詞の繰り返しパターンに基づくAメロ-Bメロ-サビ構造のモデル化
  • 歌詞のテーマやストーリーなどの潜在的意味構造のモデル化
  • メロディと歌詞の関係性分析
  • メロディに基づく自動歌詞生成
  • ストーリーに基づく自動歌詞生成
  • 歌詞の大局的構造を考慮した作詞支援インタフェースの開発

中山 周 †

• 述語項構造解析, 照応解析
• Event coreference resolution, Entity coreference resolution
• Selectional Preference

マハルジャン　スミット †

• Grounding: Automatic description of image with text

小松 広弥 †

• 依存構文解析

島岡 聖世 †

• 情報抽出

大江 貴裕 †

• 弱対立関係認識

大野 雅之 †

• 文脈を考慮した選択選好

上岡 裕大 †

• 日本語機能表現解析

村岡 雅康 †

• Composition of phrase vectors with dependencies
• Image description generation with word and image vectors
• Interest : Distributional Semantics, Word Embeddings, Compositional Semantics, Deep Learning, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory

田中 亮太 †

TBA

チャ ジス †

• 分布意味論での単語の意味の広さと包含関係の学習
• Learning semantic relationships between words in distributional semantics

上村明衣 †

• 利用物に関する知識獲得

菊地 凛 †

栗原理聡 †

• マイクロブログからの情報抽出

佐藤 祥多 †

• ヒトとロボット間での普遍的談話モデルの構築
  • 最近では、雑談対話発話システム研究に従事
• 談話において有用な常識的知識（common sense）の獲得

冉 文昇 †

• Distributional Representation of word, phrase, and sentence

鶴田 崇仁 †