mteb/NLPJournalTitleAbsRetrieval.V2 huggingface dataset:
\rule{0pt}{1\Cvs}ソーシャルメディアサービスの普及により，人々や社会の状況を調査する新しいアプローチが開拓された．ひとつの応用事例として，ソーシャルメディアの投稿から疾患・症状の流行を検出する公衆衛生サーベイランスがある．本研究では，自然言語処理技術を応用して，ソーシャルメディアの投稿から風邪やインフルエンザなどの罹患を検出するタスクに取り組んだ．最先端のシステムのエラー分析を通じて，事実性解析と主体解析という重要かつ一般性のあるサブタスクを見い出した．本研究では，これらのサブタスクへの取り組みを行い，罹患検出タスクへの貢献を実証した．
本論文では，構造化された言語資料の検索・閲覧を指向した全文検索システムである『ひまわり』の設計，および，その実現方法を示す。ここで言う「構造化された言語資料」とは，コーパスや辞書のように，言語に関する調査，研究などに利用することを目的として，一定の構造で記述された資料一般を指す。『ひまわり』は，言語資料の構造化形式の多様性と利用目的の多様性に対応した設計がなされている。構造化形式の多様性については，言語資料がXMLで構造化されていることを想定して，XML文書に対する全文検索機能を実現した。全文検索に付け加えて，マークアップされている情報の抽出や抽出された情報に基づく検索結果の制約を行うことも可能である。また，SuffixArrayなどの索引を用いて，検索の高速化を図っている。一方，言語資料に適した検索式と閲覧形式を柔軟に定義できるようにすることにより，利用目的の多様性に対処した。閲覧形式は，KWIC表示機能を備えた表形式での閲覧を基本とし，ルビなどの通常のテキストでは表現できない表示形式や音声，画像に対しては，XSL変換などを介して外部閲覧システムにデータを受け渡す方法を用いる。多様性に対する『ひまわり』の有効性を検証するために，『分類語彙表』，および，『日本語話し言葉コーパス』に『ひまわり』を適用し，定性的な評価を行うとともに，検索速度測定による定量的な評価を行った。
本論文では大規模なHTML文書集合から評価文を自動収集する手法を提案する．基本的なアイデアは「定型文」「箇条書き」「表」といった記述形式を利用するというものである．本手法に必要なのは少数の規則だけであるため，人手をほとんどかけずに評価文を収集することが可能である．また，任意のHTML文書に適用できる手法であるため，様々なドメインの評価文を収集できることが期待される．実験では，提案手法を約10億件のHTML文書に適用したところ，約65万の評価文を獲得することができた．
元来から日本は外来語を受け入れやすい環境にあるといわれており，外来語が益々増加する中，特に，英語の場合，外国語の表記を利用するシーンも増えている．また，英単語など頭文字をつなげて表記する略語も利用されている．しかし，英字略語は別のことを表現しても，表記が同じになる多義性の問題を持っている．そこで，本稿では，英字略語の意味を推定する方法を提案する．提案手法では，英字略語の意味推定を未知語の意味推定とみなし，ある概念から様々な概念を連想する語彙の概念化処理を可能とする概念ベースと，概念化した語彙の意味的な近さを判断できる関連度計算またはEarthMover'sDistanceを用いる．さらに，英字略語ゆえの情報の欠如を，世界で最も収録語数が多いとされているWikipediaを使用することで補完する．これらを用いることで，英字略語の多義性を解消し，英字略語の本来の意味を推定する．提案手法は，129件の新聞記事に対して，最高で80\%近い正答率を示したことに加え，比較方法より良好な結果を得ることができた．
本研究では，金融分野に特化した極性辞書の作成を目的とし，ニュースデータと株式価格データから極性辞書の作成を行う．株式価格情報から単語のポジティブ／ネガティブの情報を獲得するため，ニュース記事が言及している銘柄の株式価格変動を算出する．株式価格変動をニュース記事の教師情報として，教師あり学習を行ったのち，学習器から単語の極性情報を抽出することで，単語に対して重み付き極性値の付与を試みた．そして，作成した極性辞書を用いて，学習に用いたメディアのニュース記事分類と他メディアのニュース記事分類を行うことにより，本研究手法の有効性を検証した．検証の結果，ニュース記事配信日の株式リターンに関して，将来のニュース記事を分類できること，また，異なるメディアのニュース記事も分類できることを示した．一方で，ニュース記事配信日から2営業日以上離れると，ニュース記事分類が困難であることが示された．
近年の抽出型要約の多くの手法は，原文書の情報を網羅し，かつ与えられる要約長の制約に柔軟に対応すべく，文抽出と文圧縮を併用した組み合わせ最適化問題として要約を定式化している．つまり，文書から文という文法的な単位を維持するよう単語を抽出することで要約を生成している．従来の手法は非文の生成を避けるため，構文木における単語間の関係を利用して文を圧縮しているものの，文書における大域的な文と文の間の関係，つまり談話構造には着目してこなかった．しかし，談話構造を考慮することは要約の一貫性を保つ上で非常に重要であり，文書の重要箇所の同定にも役立つ．我々は，文書を文間の依存関係，単語間の依存関係をあらわした入れ子依存木とみなし，単語重要度の和が最大となるように木を刈り込むことで要約を生成する手法を提案する．実験の結果，提案手法が要約精度を有意に向上させたことが確認できた．
本論文では，隠れ層の再帰的な構造により，過去のアラインメント履歴全体を活用するリカレントニューラルネットワーク(RNN)による単語アラインメントモデルを提案する．ニューラルネットワークに基づくモデルでは，従来，教師あり学習が行われてきたが，本論文では，本モデルの学習法として，Dyerらの教師なし単語アラインメント\cite{dyer11}を拡張して人工的に作成した負例を利用する教師なし学習法を提案する．提案モデルは，IBMモデル\cite{brown93}などの多くの従来手法と同様に，各方向で独立にアラインメントを学習するため，両方向を考慮した大域的な学習を行うことができない．そこで，各方向のモデルの合意を取るように同時に学習することで，アラインメントの精度向上を目指す．具体的には，各方向のモデルのwordembeddingの差を表すペナルティ項を目的関数に導入し，両方向でwordembeddingを一致させるようにモデルを学習する．日英及び仏英単語アラインメント実験を通じて，RNNに基づくモデルは，フィードフォワードニューラルネットワークによるモデル\cite{yang13}やIBMモデル4よりも単語アラインメント精度が高いことを示す．さらに，日英及び中英翻訳実験を通じて，これらのベースラインと同等かそれ以上の翻訳精度を達成できることを示す．
我々は，人間と自然な会話を行うことができる知的ロボットの開発を目標に研究を行っている．人間は会話をする際に意識的または無意識のうちに，様々な常識的な概念をもって会話を展開している．このように会話文章から常識的な判断を行い，適切に応答するためには，ある語から概念を想起し，さらに，その概念に関係のある様々な概念を連想できる能力が重要な役割を果たす．本稿では，ある概念から様々な概念を連想できるメカニズムを基に，人間が行う常識的な判断の一つである時間に関する判断を実現する方法について提案している．日常的な時間表現に着目し，基本的な常識知識を事前に与え，知識として持っていない多くの未知の表現にも対応できる柔軟なメカニズムの構築を実現している．結果としては，時間判断システムの正答率が約69.4\%，精度が約81.6\%の割合で人が行う判断結果と一致しており，二段階未知語処理手法を用いた時間判断システムは有効なシステムであるといえる．
本稿では，自動獲得した知識を用いた日本語共参照解析システムを提案する．日本語における共参照の多くを占める名詞句間の共参照の解析では，語彙的知識が重要となり，中でも同義表現知識が非常に有効となる．そこでまず，大規模なコーパスおよび国語辞典の定義文から同義表現の自動獲得を行い，自動獲得した同義表現を用いた共参照解析システムを構築する．さらに，より精度の高い共参照解析システムの構築のため，自動構築した名詞格フレームを用いた名詞句の関係解析を行い，その結果を共参照解析の手掛りとして使用する．新聞記事およびウェブテキストを用いた実験の結果，同義表現，および，名詞句の関係解析結果を用いることにより，共参照解析の精度は向上し，手法の有効性が確認できた．
本研究では最初に，方法や対処法を問う質問(how型の質問)に質問応答システムが答えるための知識を，メーリングリストに投稿されたメールから獲得する方法について述べる．方法や対処法を問う質問に答えるための知識(「こんな場合にはこうする」など)は，メーリングリストに投稿されたメールから質問や説明の中心になる文(重要文)を取り出すことによって獲得する．次に，メーリングリストに投稿されたメールから獲得した知識を用いる質問応答システムについて報告する．作成したシステムは自然な文で表現されたユーザの質問を受けつけ，その構文的な構造と単語の重要度を手がかりに質問文とメールから取り出した重要文とを照合してユーザの質問に答える．作成したシステムの回答と全文検索システムの検索結果を比較し，メーリングリストに投稿されたメールから方法や対処法を問う質問に答えるための知識を獲得できることを示す．
難解なテキストと平易なテキストからなる大規模な単言語パラレルコーパスを用いて，テキスト平易化が活発に研究されている．しかし，英語以外の多くの言語では平易に書かれた大規模なコーパスを利用できないため，テキスト平易化のためのパラレルコーパスを構築するコストが高い．そこで本研究では，テキスト平易化のための大規模な疑似パラレルコーパスを自動構築する教師なし手法を提案する．我々の提案するフレームワークでは，リーダビリティ推定と文アライメントを組み合わせることによって，生コーパスのみからテキスト平易化のための単言語パラレルコーパスを自動構築する．統計的機械翻訳を用いた実験の結果，生コーパスのみを用いて学習した我々のテキスト平易化モデルは，平易に書かれた大規模なコーパスを用いて学習した従来のテキスト平易化モデルと同等の性能で平易な同義文を生成できた．
日英パラレルコーパスにおける日本語と英語それぞれを原言語として翻訳した2つの韓国語コーパスを用いて，原言語が翻訳に及ぼす影響を調べた．コーパスにはATRのBTEC(162,308文)を使った．2つの韓国語コーパスは，日英パラレルコーパスからの翻訳であり，内容は一致している．それにも関らず，韓国語両コーパス間の同一文は3\%以下であり，正書法が統一されていない点を考慮しても，同一または同一とみなせる文は全体の8.3\%程度である．本研究では，両コーパスにおける違いを原言語の影響と予想し，分析した結果を報告する．
近年，ウェブ上の日本国内の新聞社などのサイトにおいては，日本語だけでなく英語で書かれた報道記事も掲載しており，これらの英語記事においては，同一時期の日本語記事とほぼ同じ内容の報道が含まれている．本論文では，これらの報道記事のページから，日本語で書かれた文書および英語で書かれた文書を収集し，多種多様な分野について，分野固有の固有名詞(固有表現)や事象・言い回しなどの翻訳知識を獲得する手法を提案する．本論文の手法には，情報源となるコーパスを用意するコストについては，コンパラブルコーパスを用いた翻訳知識獲得のアプローチと同等に小さく，しかも同時期の報道記事を用いるため，片方の言語におけるタームや表現の訳がもう一方の言語の記事の方に出現する可能性が高く，翻訳知識の獲得が相対的に容易になるという大きな利点がある．翻訳知識獲得においては，まず，報道内容がほぼ同一もしくは密接に関連した日本語記事および英語記事を検索する．そして，関連記事組を用いて二言語間の訳語対応を推定する．訳語対応を推定する尺度としては，関連記事組における訳語候補の共起を利用する方法を適用し，評価実験において文脈ベクトルを用いる方法と比較し，この方法が有効であることを示す．
物語は複数の話題で構成された文書である．内容の理解にはこの展開していく話題を正しく把握しなければならず，そのために原文書の代わりに用いられる要約は特に整合性を重視する必要がある．本稿では整合性として話題の繋がりに着目した物語要約手法を提案する．提案手法では，まず物語を主題に着目した話題単位に分割し，登場人物に着目した重要度によって要約として抽出する話題を決定する．その後，話題間の整合性を保つために，話題間の状況の変化を示す文を補完する．提案手法の有効性を確認するため実際の物語を対象とした被験者の主観的評価による比較実験を行った．整合性を考慮しないtf$\cdot$idfを用いた重要文抽出に比べて，提案手法の方が内容の理解において良好な結果を得ることができた．
対話システムが扱う対話は大きく課題指向対話と非課題指向対話（雑談対話）に分けられるが，近年Webからの自動知識獲得が可能になったことなどから，雑談対話への関心が高まってきている．課題指向対話におけるエラーに関しては一定量の先行研究が存在するが，雑談対話に関するエラーの研究はまだ少ない．対話システムがエラーを起こせば対話の破綻が起こり，ユーザが円滑に対話を継続することができなくなる．しかし複雑かつ多様な内部構造を持つ対話システムの内部で起きているエラーを直接分析することは容易ではない．そこで我々はまず，音声誤認識の影響を受けないテキストチャットにおける雑談対話の表層に注目し，破綻の類型化に取り組んだ．本論文では，雑談対話における破綻の類型化のために必要な人・機械間の雑談対話コーパスの構築について報告し，コーパスに含まれる破綻について分析・議論する．
日本語文のムードについて，いくつかの体系が提示されている．しかしながら，既知のムード体系がどのような方法によって構成されたかは明確に示されてはいない．また，多種多様な日本語ウェブページに含まれるような文を対象にして，ムード体系を構成しているとは思われない．したがって，日本語ウェブページを対象にした言語情報処理において，既知のムード体系は網羅性という点で不十分である可能性が高い．本論文では，NTCIRプロジェクトによって収集された11,034,409件の日本語ウェブページに含まれる文を分析して既知のムードとともに新しいムードを収集するための系統的方法について詳述する．その方法の基本的手順は，(1)日本語文をChaSenによって単語に分割し，(2)様々な種類のムードを表出すると予想される文末語に着目し，(3)文末語に手作業でムードを割り当てる，というものである．そして，収集した新しいムードを示し，収集したムードとその他の既知ムードとの比較を行い，収集できなかったムードは何か，新しく収集したムードのうちすでに提示されているものは何か，を明らかにする．比較によって得た知見をもとに，より網羅性を高めるように，拡充したムード体系の構成を提案する．
本論文では，日本語語義曖昧性解消に存在する問題点を文中のひらがなを漢字に直すかな漢字換言タスクを通して明らかにする．素性について分散表現と自己相互情報量を組み合わせる手法を考案し実験を行った結果，かな漢字換言においてベースラインに比べ約2ポイント高い精度を得ることができた．日本語の語義曖昧性解消タスクを用いた検証においても，PMIを用い文全体から適切な単語を素性として加えることが有効であることを示した．かな漢字換言の利点を活かし，大量の訓練データを用いたときのかな漢字換言の精度の比較を行った結果，非常に大きい訓練データを用いた場合分散表現を用いたどの手法でもほぼ同じ精度を得られることがわかった．その一方で同じ精度を得るために必要な訓練データは指数関数的に増えていくため，少ない訓練データで精度を上げる手法が語義曖昧性解消において重要であることを確認した．また，BCCWJとWikipediaから作成した訓練データとテストデータを相互に使い実験し，各ドメインにあった訓練データを使うことが精度向上において重要であることを確認した．
本稿では，文法誤り検出のための正誤情報と文法誤りパターンを考慮した単語分散表現の学習手法を提案する．これまでの文法誤り検出で用いられている単語分散表現の学習では文脈だけをモデル化しており，言語学習者に特有の文法誤りを考慮していない．そこで我々は，正誤情報と文法誤りパターンを考慮することで文法誤り検出に特化した単語分散表現を学習する手法を提案する．正誤情報とは，n-gram単語列内のターゲット単語が誤っているのか正しいのかというラベルである．これは単語単位の誤りラベルを元に決定される．誤りパターンとは，学習者が誤りやすい単語の組み合わせである．誤りパターンは大規模な学習者コーパスから単語分散表現の学習のために抽出することが可能である．この手法で学習した単語分散表現で初期化したBidirectionalLongShort-TermMemoryを分類器として使うことで，FirstCertificateinEnglishコーパスに対する文法誤り検出において世界最高精度を達成した．
本研究では，日本で人気のある野球に着目し，Play-by-playデータからイニングの要約文の生成に取り組む．Web上では多くの野球に関する速報が配信されている．戦評は試合終了後にのみ更新され，“待望の先制点を挙げる”のような試合の状況をユーザに伝えるフレーズ（本論文ではGame-changingPhrase;GPと呼ぶ）が含まれているのが特徴であり，読み手は試合の状況を簡単に知ることができる．このような特徴を踏まえ，任意の打席に対して，GPを含む要約文を生成することは，試合終了後だけでなく，リアルタイムで試合の状況を知りたい場合などに非常に有益であるといえる．そこで，本研究ではPlay-by-playデータからGPを含む要約文の生成に取り組む．また，要約生成手法としてテンプレート型文生成手法とEncoder-Decoderモデルを利用した手法の2つを提案する．
現在，文書の要約をユーザへ提示することで支援を行う自動要約の研究が盛んに行われている．既存研究の多くは語や文に対して重要度を計算し，その重要度に基づいて要約を行うものである．しかし我々人間が要約を行うときには文法などの知識やどのように要約を行ったら良いのかという様々な経験を用いているため，我々は人間が要約に必要だと考える語や文と相関のあるような重要度の設定は難しいと考える．さらに人間が要約を行う際は様々な文の語や文節など織り交ぜて要約を作成するため，文圧縮や文抽出の既存研究ではこのような人間が作成する要約文は作ることができない．そこで本論文ではこれらの問題点を解決し，人間が作成するような要約を得るため用例利用型の要約手法を提案した．この要約手法の基本的なアイデアは人間が作成した要約文（用例）を模倣して文書を要約することである．提案手法は類似用例文の獲得，文節の対応付け，そして文節の組合せの3つの過程から構成される．評価実験では従来法の一つを比較手法として挙げ，自動評価と人手による評価を行った．人手の評価では要約文が読みやすいかという可読性の評価と要約の内容として適切であるかという内容適切性の評価を行った．実験結果では自動評価及び人手による評価共に従来法に比べ，本手法の方が有効であることが確認できた．また本研究で目的としていた複数文の情報を含んだ要約文が作成されたことも確認できた．
本稿は機械学習を用いて関連語・周辺語または説明文書から適切な検索用語を予測する手法を提案する．機械学習には深層学習の一種であるDeepBeliefNetwork(DBN)を用いる．DBNの有効性を確認するために，用例に基づくベースライン手法，多層パーセプトロン(MLP)，サポートベクトルマシン(SVM)との比較を行った．学習と評価に用いるデータは手動と自動の2通りの方法でインターネットから収集した．加えて，自動生成した疑似データも用いた．各種機械学習の最適なパラメータはグリッドサーチと交差検証を行うことにより決定した．実験の結果，DBNの予測精度はベースライン手法よりはるかに高くMLPとSVMのいずれよりも高かった．また，手動収集データに自動収集のデータと疑似データを加えて学習することにより予測精度は向上した．さらに，よりノイズの多い学習データを加えてもDBNの予測精度はさらに向上したのに対し，MLPの精度向上は見られなかった．このことから，DBNのほうがMLPよりもノイズの多い学習データを有効利用できることが分かった．
日常的な会話の中では，新語や固有名詞などシソーラスに定義されていない単語（未知語）が使用される．未知語についての知識がなければ，適切に会話を行うことができない．Webを利用することで，未知語について調べることができる．しかし，Webには膨大な情報が存在するため，必要な情報を効率的に得ることは困難である．未知語に対する適切なシソーラスのノードを提示することによって，未知語の意味を獲得することができる．未知語理解はコーパスなど言語データに依存する研究が多く，対応できない未知語が存在するという問題点がある．本論文では，連想メカニズムを構成する概念ベースと関連度計算，さらにWebを用いて，未知語を概念化することで各ノードとの関連性を評価し，固有名詞を含んだ未知語をシソーラス上の最適なノードへ分類する手法を提案する．
高度な人工知能研究のためには，その材料となるデータが必須となる．医療，特に臨床に関わる分野において，人工知能研究の材料となるデータは主に自然言語文を含む電子カルテである．このようなデータを最大限に利用するには，自然言語処理による情報抽出が必須であり，同時に，情報抽出技術を開発するためのコーパスが必要となる．本コーパスの特徴は，45,000テキストという我々の知る限りもっとも大規模なデータを構築した点と，単に用語のアノテーションや用語の標準化を行っただけでなく，当該の疾患が実際に患者に生じたかどうかという事実性をアノテーションした点の2点である．本稿では病名や症状のアノテーションを対象に，この医療コーパス開発についてその詳細を述べる．人工知能研究のための医療コーパス開発について病名や症状のアノテーションを中心にその詳細を述べる．本稿の構成は以下の通りである．まず，アノテーションの基準について，例を交えながら，概念の定義について述べる．次に，実際にアノテーターが作業した際の一致率などの指標を算出し，アノテーションのフィージビリティについて述べる．最後に，構築したコーパスを用いた病名抽出システムについて報告する．本稿のアノテーション仕様は，様々な医療テキストや医療表現をアノテーションする際の参考となるであろう．
日本語は冠詞のない言語である．日本語名詞句の情報の状態は，テキストに陽に表出せず，限られた文脈情報や世界知識のみに基づく手法では推定することは難しい．情報の状態は情報の新旧や定・不定などの観点で分析される．しかしながら，日本語の言語処理においては，この概念が適切に扱われていない．そこで，\modified{本稿では，まず，日本語名詞句の情報状態について解説する．}次に，読み時間を手がかりとして，名詞句の情報の状態（新旧・定不定）を推定することを検討する．\modified{具体的には}日本語名詞句の情報の状態が文の読み時間にどう影響するかについて調査する．結果，名詞句の\modified{読み手の側}の情報状態（情報）が読み時間に対して影響を与えることを明らかにしたので報告する．
NHKはインターネットサイトNEWSWEBEASYで外国人を対象としたやさしい日本語のニュースを提供している．やさしい日本語のニュースは日本語教師と記者の2名が通常のニュースを共同でやさしく書き換えて制作し，本文にはふりがな，難しい語への辞書といった読解補助情報が付与されている．本稿ではNEWSWEBEASYのやさしい日本語の書き換え原則，および制作の体制とプロセスの概要と課題を説明した後，課題に対処するために開発した2つのエディタを説明する．1つは書き換えを支援する「書き換えエディタ」である．書き換えエディタは先行のシステムと同様に難しい語を指摘し，書き換え候補を提示する機能を持つが，2名以上の共同作業を支援する点，難しい語の指摘機能に学習機能を持つ点，また，候補の提示に書き換え事例を蓄積して利用する点に特徴がある．他の1つは「読解補助情報エディタ」である．読解補助情報エディタは，ふりがなや辞書情報を自動推定する機能，さらに推定誤りの修正結果を学習する機能を持つ．以上のように2つのエディタは，自動学習と用例の利用により，読解補助情報の推定の誤り，やさしい日本語の書き方の方針変更などに日々の運用の中で自律的に対応できるようになっている．本稿では2つのエディタの詳細説明の後，日本語教師および記者を対象に実施したアンケート調査，およびログ解析によりエディタの有効性を示す．
自然言語処理において，単語認識（形態素解析や品詞推定など）の次に実用化可能な課題は，ある課題において重要な用語の認識であろう．この際の重要な用語は，一般に単語列であり，多くの応用においてそれらに種別がある．一般的な例は，新聞記事における情報抽出を主たる目的とした固有表現であり，人名や組織名，金額などの7つか8つの種別（固有表現クラス）が定義されている．この重要な用語の定義は，自然言語処理の課題に大きく依存する．我々はこの課題をレシピ（調理手順の文章）に対する用語抽出として，レシピ中に出現する重要な用語を定義し，実際にコーパスに対してアノテーションし，実用的な精度の自動認識器を構築する過程について述べる．その応用として，単純なキーワード照合を超える知的な検索や，映像と言語表現のマッチングによるシンボルグラウンディングを想定している．このような背景の下，本論文では，レシピ用語タグセットの定義と，実際に行ったアノテーションについて議論する．また，レシピ用語の自動認識の結果を提示し，必要となるアノテーション量の見通しを示す．
本稿では，子どもに「内容」と「読みやすさ」がぴったりな絵本を見つけるためのシステム「ぴたりえ」を提案する．本システムは，親や保育士，司書など，子どもに絵本を選ぶ大人が利用することを想定している．絵本を読むことは，子どもの言語発達と情操教育の両面で効果が期待できる．しかし，難しさも内容も様々な絵本が数多くある中で，子ども1人1人にとってぴったりな絵本を選ぶのは容易なことではない．そこで，ぴたりえでは，ひらがなの多い絵本のテキストを高精度に解析できる形態素解析や，文字の少ない絵本に対しても精度の高いテキストの難易度推定技術などの言語処理技術により，子どもにぴったりな絵本を探す絵本検索システムを実現する．本稿では，こうした言語処理技術を中心にぴたりえの要素技術を紹介し，各技術の精度が高いことを示す．また，システム全体としても，アンケート評価の結果，ぴたりえで選んだ絵本は「読みやすさ」も「内容」も，5段階評価で平均値が4.44〜4.54と高い評価が得られたことを示す．
近年，国際化に伴い，多くの言語を頻繁に切り替えて入力する機会が増えている．既存のテキスト入力システムにおいては，言語が切り替わるたびに，ユーザーが手動で，テキスト入力ソフトウェア(IME)を切り替えなければならない点が，ユーザーにとって負担になっていた．この問題を解決するために，本論文では，多言語を入力する際にユーザーの負担を軽減するシステム，{\name}を提案する．{\name}は，ユーザーが行うキー入力からユーザーが入力しようとしている言語を判別して，IMEの切り替えを自動で行う．これによって，ユーザーがIMEを切り替える操作量が減るため，複数の言語をスムーズに切り替えながら入力することが可能になる．本研究では，隠れマルコフモデルを用いて言語の判別をモデル化し，モデルにおける確率をPPM法を用いて推定することで{\name}を実装し，その有用性を評価した．その結果，人工的なコーパスにおける3言語間の判別において，\accuracy\%の判別精度を得た．また，実際に多言語を含む{\text}を用いて実験したところ，切り替えに必要な操作の数が，既存の手法に比べて\decreaserate\%減少した．
我々は国語研日本語ウェブコーパスとword2vecを用いて単語の分散表現を構築し，その分散表現のデータをnwjc2vecと名付けて公開している．本稿ではnwjc2vecを紹介し，nwjc2vecの品質を評価するために行った2種類の評価実験の結果を報告する．第一の評価実験では，単語間類似度の評価として，単語類似度データセットを利用して人間の主観評価とのスピアマン順位相関係数を算出する．第二の評価実験では，タスクに基づく評価として，nwjc2vecを用いて語義曖昧性解消及び回帰型ニューラルネットワークによる言語モデルの構築を行う．どちらの評価実験においても，新聞記事7年分の記事データから構築した分散表現を用いた場合の結果と比較することで，nwjc2vecが高品質であることを示す．
日本語二重目的語構文の基本語順に関しては多くの研究が行われてきた．しかし，それらの研究の多くは，人手による用例の分析や，脳活動や読み時間の計測を必要としているため，分析対象とした用例については信頼度の高い分析を行うことができるものの，多くの仮説の網羅的な検証には不向きであった．一方，各語順の出現傾向は，大量のコーパスから大規模に収集することが可能である．そこで本論文では，二重目的語構文の基本語順はコーパス中の語順の出現割合と強く関係するという仮説に基づき，大規模コーパスを用いた日本語二重目的語構文の基本語順に関する分析を行う．100億文を超える大規模コーパスから収集した用例に基づく分析の結果，動詞により基本語順は異なる，省略されにくい格は動詞の近くに出現する傾向がある，PassタイプとShowタイプといった動詞のタイプは基本語順と関係しない，ニ格名詞が着点を表す場合は有生性を持つ名詞の方が「にを」語順をとりやすい，対象の動詞と高頻度に共起するヲ格名詞およびニ格名詞は動詞の近くに出現しやすい等の結論が示唆された．
「ロボットは東大に入れるか」は，大学入試試験問題を計算機で解くという挑戦を通じ，言語処理を含むAI諸技術の再統合と，知的情報処理の新たな課題の発見を目指すプロジェクトである．知的能力の測定を第一目的として設計された入試問題は，AI技術の恰好のベンチマークであるとともに，人間の受験者と機械のエラー傾向を直接比較することが可能である．本稿では，大手予備校主催のセンター試験形式模試を主たる評価データとして，各科目の解答システムのエラーを分析し，高得点へ向けた今後の課題を明らかにするとともに，分野としての言語処理全体における現在の課題を探る．
推薦システムのユーザ体験を高めるために重要な指標の1つが多様性(Diversity)である．多様性は推薦システムが提示するリスト内には様々なコンテンツが含まれるべきという考え方であり，過去の研究では多様性が含まれるリストの方がユーザに好まれるとされている．しかし実際のサービス上で推薦システムを検証したという報告は少なく，サービス上で多様性がユーザにどのような影響を与えるのかは明らかになっていない．本研究では実際にサービスとして提供されているウェブページ推薦システムを分析し，その推薦システムに多様性を導入して比較を行った事例について報告する．まず多様性が導入されていない推薦システムのユーザ行動を分析し，結果としてリストの中位以降に表示するウェブページに課題があることを明らかにした．その上で多様性を導入し，多様性のない既存システムとサービス上でのユーザ行動を比較した．結果として継続率やサービス利用日数が有意に改善していることを示し，従来研究で示されていた多様性を含む推薦リストの方がユーザに好まれるということを実サービス上で示した．そして利用日数が増えるに従ってリスト全体のクリック数が改善していくこと，特にリスト下部のクリック率が多様性のない手法では下がっていくのに対して，多様性のある手法では向上していくことを示した．
2つの系列が与えられたときに，系列の要素間での対応関係を求めることを系列アラインメントとよぶ．系列アラインメントは，自然言語処理分野においても文書対から対訳関係にある文のペアを獲得する対訳文アラインメント等に広く利用される．既存の系列アラインメント法は，アラインメントの単調性を仮定する方法か，もしくは連続性を考慮せずに非単調なアラインメントを求める方法かのいずれかであった．しかし，法令文書等の対訳文書に対する対訳文アラインメントにおいては，単調性を仮定せず，かつ対応付けの連続性を考慮できる手法が望ましい．本論文では，ある大きさの要素のまとまりを単位として系列の順序が大きく変動する場合にアラインメントを求めるための系列アラインメント法を示す．手法のポイントは，系列アラインメントを求める問題を組合せ最適化問題の一種である集合分割問題として定式化して解くことで，要素のまとまりの発見と対応付けとを同時に行えるようにした点にある．さらに，大規模な整数線形計画問題を解く際に用いられる技法である列生成法を用いることで，高速な求解が可能であることも同時に示す．
本稿では，日本語述語項構造解析における中心的課題である項の省略を伴う事例の精度改善を目指し，現象の特徴を詳細に分析することを試みた．具体的には，文内に照応先が出現する事例（文内ゼロ照応）に対象を絞り，人手による手がかりアノテーションと統語的・機能的な構造を元にした機械的分類の二種類の方法により事例を類型化し，カテゴリ毎の分布と最先端のシステムによる解析精度を示した．分析から，特に照応先と直接係り関係にある述語Oが対象述語Pと項を共有する事例が全体の58\%存在し，OとPの間の統語的・意味的関係が重要な手がかりであることを数値的に示したほか，手がかりの種類や組み合わせが広い分布を持つこと，各手がかりが独立に確信度を上げる事例だけでなく，局所的な手がかりの連鎖が全体で初めて意味を成す事例が一定数存在することを明らかにした．
計算機による対訳表現抽出を可視化することにより，対訳辞書の構築や翻訳を支援するツールBilingualKWICを開発した．本ツールは，入力されたキーワードに対する対訳表現を自動的に推定し，それらを含む原言語文と対象言語文をそれぞれKWIC形式で表示することにより，ユーザの翻訳作業などを支援する．技術的には，形態素解析などを利用せずに文字列情報だけから対訳を抽出するため，どのような言語対にも適用可能であり，さらには単語以外の表現に対しても対訳を表示することが可能である．また対訳表現をKWIC形式で表示することにより，システムの抽出誤りに対する修正を容易にするだけでなく，派生表現の獲得や複数の対訳表現の比較も可能としている．本稿では，BilingualKWICの特徴と開発経緯について述べる．
事実性は，文中の事象の成否について，著者や登場人物の判断を表す情報である．事実性解析には，機能表現や，文節境界を越えて事実性に影響を与える語とそのスコープなどの4種類の問題が含まれており，性能の向上が容易ではない．本研究では，事実性解析の課題分析を行うために，機能表現のみを用いたルールベースの事実性解析器を構築し，1,533文に含まれる3,734事象に適用した結果の誤りを分析した．このとき全ての事象表現について，付随する機能表現に対して人手で意味ラベルを付与した．その結果，主事象の事実性解析については，機能表現の意味ラベルが正しく解析できれば，現在の意味ラベルの体系と本研究で用いた単純な規則だけでも，90\%に近い正解率が得られることがわかった．従属事象の事実性解析では，後続する述語やスコープといった従属事象特有の誤りが多く見られた．それらの要素についてさらなる分析を行い，今後の事実性解析の指針を示した．
2つの言語に関わる言語横断の言語処理を実現するには，その言語対を対象とする豊富な言語資源が必要である．対訳辞書は，そのような言語資源の中でも特に重要であるが，あらゆる言語対に対して大規模な対訳辞書が利用できるわけではなく，小規模な対訳辞書しか利用できないような言語対も多い．そこで本論文では，ある言語対についての既存の小規模な対訳辞書を，その言語対と中間言語の言語資源を利用して大規模な対訳辞書に拡充する方法を提案する．提案法では，対象となる2つの言語のコーパスから得られた言語の異なる共起ベクトルを，種辞書に基づいて比較して，対象となる2つの言語と中間言語の2種類の対訳辞書を用いて得られた訳語候補を選択する情報として用いる．実際に，小規模なインドネシア語-日本語辞書を，大規模なインドネシア語-英語辞書と英語—日本語辞書に基づいて拡充する実験を行い，拡充された辞書が言語横断情報検索の精度を向上させるのに役立つことを示した．
あるトピックに関して対話的に行われる一連の情報アクセスを質問応答システムが支援する能力，情報アクセス対話の対話相手として情報を提供するために質問応答システムが持つべき能力を定量的に評価するためのタスクを提案する．このタスクでは，対話の実現の基本となる対話文脈を考慮した質問の解釈，つまり照応解消や省略処理等のいわゆる文脈処理の能力を評価する．本稿では，タスクの設計を示し，その根拠となる調査結果を報告する．提案するタスクは以下の点で新規かつ有益である．対話的情報アクセスを対象として，そこで必要な質問応答技術が効果的に評価できるという課題設定と構成の独自性を持つ．評価尺度については応答の自然性において問題となる回答の質や回答列挙の体系の違いに配慮し，複数の体系を許す多段階評価手法を備えている．システムの文脈処理能力をある程度まで切り離して評価することを可能とする参照用テストセットと呼ぶ枠組みを有している．
中心化理論(centeringtheory)は，注意の中心，照応，結束性の間の相互作用を説明する談話構造の理論である．しかし，照応現象の背後にあるはずの基本原理を明らかにするものではない．また，中心化理論で重要な役割を担う顕現性(salience)が，客観的に計量可能な尺度として定式化されていないという問題もある．一方，Hasidaら\citeyear{hasida1995,hasida1996}は，ゲーム理論に基づく意図的コミュニケーションのモデルとして意味ゲーム(meaninggame)を提唱し，「照応等の現象はゲーム理論で説明できる」と主張しているが，この主張は実言語データに基づいて検証されていない．われわれは，顕現性を計量可能な尺度として定式化し，中心化理論の2つのルールに対応する意味ゲームに基づく選好を日本語のコーパスを用いて検証した．その結果，中心化理論の予測を越える部分も含めてこれらの選好が成立することがわかった．したがって，基本原理の明確さおよび予測能力の強さゆえに，中心化理論よりも意味ゲームの方が優れた作業仮説であり，この意味において，中心化理論等の照応や焦点に特化した理論は不要と考えられる．
日本語には，「にたいして」や「なければならない」に代表されるような，複数の形態素からなっているが，全体として1つの機能語のように働く複合辞が多く存在する．われわれは，機能語と複合辞を合わせて機能表現と呼ぶ．本論文では，形態階層構造と意味階層構造を持つ機能表現辞書を用いることにより，文体と難易度を制御しつつ，日本語機能表現を言い換える手法を提案する．ほとんどの機能表現は，多くの形態的異形を持ち，それぞれの異形は，その文体として，常体，敬体，口語体，堅い文体のいずれかをとる．1つの文章においては，原則として，一貫して1つの文体を使い続けなければならないため，機能表現を言い換える際には，文体を制御する必要がある．また，文章読解支援などの応用においては，難易度の制御は必須である．実装した言い換えシステムは，オープンテストにおいて，入力文節の79\%(496/628)に対して，適切な代替表現を生成した．
本論文では，ニューラル翻訳モデルで問題となる出力層の時間・空間計算量を，二値符号を用いた予測法により大幅に削減する手法を提案する．提案手法では従来のソフトマックスのように各単語のスコアを直接求めるのではなく，各単語に対応付けられたビット列を予測することにより，間接的に出力単語の確率を求める．これにより，最も効率的な場合で従来法の対数程度まで出力層の計算量を削減可能である．このようなモデルはソフトマックスよりも推定が難しく，単体で適用した場合には翻訳精度の低下を招く．このため，本研究では提案手法の性能を補償するために，従来法との混合モデル，および二値符号に対する誤り訂正手法の適用という2点の改良も提案する．日英・英日翻訳タスクを用いた評価実験により，提案法が従来法と比較して同等程度のBLEUを達成可能であるとともに，出力層に要するメモリを数十分の1に削減し，CPUでの実行速度を5倍から10倍程度に向上可能であることを示す．
コンピュータとの人間らしい会話のために，代表的な応答事例を知識として与え，文章の可変部を連想によって変化させることができれば，より柔軟で多種多様な会話ができると考えられる．しかし，機械的な語の組み合わせに起因する一般的に見て不自然な語の組み合わせの応答を生成する恐れがある．本論文では，機械的に作成した応答文の内，名詞と形容語の関係に注目し，違和感の有無の観点からその関係を整理することで，形容語の使い方の知識構造をモデル化する．更に，その知識構造を用いて，合成した会話応答文中の違和感のある組み合わせの語を検出する手法を提案する．本稿の手法を用いることで，形容語の違和感のある使い方の判定に関し，87\%の高い精度を得，有効な手法であることを示した．
本論文では，ユーザからの自然文による問い合わせを対応するFrequentlyAskedQuestion(FAQ)に分類する文書分類器を用いたFAQ検索手法を提案する．本文書分類器は，問い合わせ中の単語を手掛かりに，対応するFAQを判別する．しかし，FAQの多くは冗長性がないため，FAQを学習データとして文書分類器を作成する方法では，ユーザからの多様な問い合わせに対応するのが難しい．そこで，この問題に対処するために，蓄積されたユーザからの問い合わせ履歴から学習データを自動生成し，文書分類器を作成する．さらに，FAQおよび文書分類用に自動生成した学習データを用いて，通常使われる表層的な手がかりに加えて，本文書分類器の出力を考慮するランキングモデルを学習する．ある企業のコールセンターの4,738件のFAQおよび問い合わせ履歴54万件を用いて本手法を評価した．その結果，提案手法が，pseudo-relevancefeedbackおよび，統計的機械翻訳のアライメント手法を用いて得られる語彙知識によるクエリ拡張手法と比較し，高いランキング性能を示した．
高齢者の認知症や孤独感の軽減に貢献できる対話ロボット開発のため，回想法に基づく傾聴を行う音声対話システムの開発を行った．本システムは，ユーザ発話の音声認識結果に基づき，相槌をうったり，ユーザ発話を繰り返したり，ユーザ発話中の述語の不足格を尋ねたりする応答を生成する．さらに，感情推定結果に基づき，ユーザ発話に対して共感する応答を生成する．本システムの特徴は，音声認識結果に誤りが含まれることを前提とし，音声認識信頼度を考慮して応答を生成する点である．110名の一般被験者に対する評価実験の結果，「印象深い旅行」を話題とした場合で，45.5\%の被験者が2分以上対話を継続できた．また，システムの応答を主観的に評価した結果，約77\%のユーザ発話に対して対話を破綻させることなく応答生成ができた．さらに，被験者へのアンケートの結果，特に高齢の被験者から肯定的な主観評価結果が得られた．
ドメイン適応は，機械翻訳を実用に使用するときの大きな課題の一つである．本稿では，複数ドメインを前提とした，統計翻訳の適応方式を提案する．本稿の方式は，カバレッジが広い（未知語が少ない）コーパス結合モデルと，素性関数の精度がよい単独ドメインモデルを併用する．これらを，機械学習のドメイン適応に用いられている素性空間拡張法の考え方で結合する．従来の機械翻訳における素性空間拡張法は，単一のモデルを用いていたが，本稿の提案方式は，複数のモデルを用いることにより，両者の利点を活かすことが特徴である．実験では，単独ドメインモデルに比べ，翻訳品質が向上または同等を保持した．提案法は，当該ドメインの訓練コーパスが小規模である場合に高い効果を持ち，100万文規模の大規模コーパスを持つドメインへの適応に使用しても，翻訳品質を下げることなく，ドメインによっては品質向上の効果がある．基本的な対数線形モデルでも，モデルの選択と設定を適切に行うことで，最先端品質の適応方式が実現できることを示す．
対話行為の自動推定は自由対話システムにおける重要な要素技術のひとつである．機械学習を用いた既存の対話行為の推定手法では，機械学習に用いる特徴のセットを1つ設定するが，この際に個々の対話行為の特質は十分に考慮されていなかった．機械学習の特徴の中にはある特定の対話行為の分類にしか有効に働かないものもあり，そのような特徴は他の対話行為の分類精度を低下させる要因になりうる．これに対し，本論文では対話行為毎に適切な特徴のセットを設定する．まず，28個の初期の特徴を提案する．次に，対話行為毎に初期特徴セットから有効でない特徴を削除することで最適な特徴セットを獲得する．これを基に，入力発話が対話行為に該当するかを判定する分類器を対話行為毎に学習する．最後に，個々の分類器の判定結果ならびに判定の信頼度から，適切な対話行為をひとつ選択する．評価実験の結果，提案手法は唯一の特徴セットを用いるベースラインと比べてF値が有意に向上したことを確認した．
本稿では、自動詞の主語が他動詞の目的語となる動詞の交替を対象とし、既存の結合価辞書における交替の選択制限の対応関係の調査や、2言語間の交替の比較などを行なう。更に、これらの調査結果に基づき、交替データを用いて比較的単純な置き換えにより既存の結合価辞書に新しいエントリを追加する方法を提案する。本稿では、交替の片側に対応するエントリから、もう片側のエントリを獲得する。また、本提案手法では2言語の結合価エントリを同時に作成する。作成したエントリは、下位範疇化構造や選択制限、交替情報等の詳細な情報を持っている。本稿の実験の結果、対象とした交替を85.4\%カバーすることができた。また、翻訳評価の結果、本手法で作成したエントリによって、翻訳結果が32\%改善された。
文書分類の多くのアプリケーションにおいて，分類器が出力するクラスに確信度すなわちクラス所属確率を付与することは有用で，正確な推定値が必要とされる．これまでに提案された推定方法はいずれも2値分類を想定し，推定したいクラスの分類スコア（分類器が出力するスコア）のみを用いている.しかし，文書分類では多値分類が適用されることが多く，その場合は，予測されるクラスはクラスごとに出力された分類スコアの絶対的な大きさではなく相対的な大きさにより決定される.したがって，クラス所属確率は，推定したいクラスの分類スコアだけでなく他のクラスの分類スコアにも依存すると考えられるため，推定したいクラス以外の分類スコアも用いて推定する必要があると思われる．本稿は，多値分類における任意のクラスについてのクラス所属確率を，複数の分類スコア，特に推定したいクラスと第1位のクラスの分類スコアを用いて，ロジスティック回帰により高精度に推定する方法を提案する．提案手法を多値分類に拡張したサポートベクターマシンに適用し，性質の異なる2つのデータセットを用いて実験した結果，有効性が示された.また，本稿では，クラス所属確率を推定する別の方法として，各分類スコアを軸として等間隔に区切ってセルを作成する「正解率表」を利用する方法も提案したが，この方法においても複数の分類スコアを用いることは有効であった．提案手法は，分類スコアの組み合わせや分類器の変更に対しても容易に対応できる.
手話は言語でありろう者の母語である．手話と音声言語の間のコミュニケーションには手話通訳が必要となるが，手話通訳士の数は圧倒的に不足している．両言語間のコミュニケーションを支援する技術が期待される．本論文は日本語と手話との間の機械翻訳を目指して，その一つのステップとして，日本語テキストから手話テキストへの機械翻訳を試みたものである．機械翻訳をはじめとする自然言語処理技術はテキストを対象としているが，手話には文字による表現がないため，それらを手話にそのまま適用することができない．我々は言語処理に適した日本手話の表記法を導入することで，音声言語間の翻訳と同様に，日本語テキストから手話テキストへの機械翻訳を試みた．日本語から種々の言語への機械翻訳を目的として開発中のパターン変換型機械翻訳エンジンjawをシステムのベースに用いている．目的言語である手話の内部表現構造を設定し，日本語テキストを手話の表現構造へ変換する翻訳規則と，表現構造から手話テキストを生成する線状化規則を与えることで実験的な翻訳システムを作成した．日本手話のビデオ教材等から例文を抽出し，その翻訳に必要な規則を与えることで，日本語から手話に特徴的な表現を含んだ手話テキストへの翻訳が可能であることを確認するとともに，現状の問題点を分析した．
本稿では商品の属性値抽出タスクにおけるエラー分析のひとつの事例研究について報告する．具体的には，属性値辞書を用いた単純な辞書マッチに基づく属性値抽出システムを構築し，人手により属性値がアノテーションされたコーパスに対してシステムを適用することで明らかとなるFalse-positive,False-negative事例の分析を行った．属性値辞書は商品説明文に含まれる表や箇条書きなどの半構造化データを解析することで得られる自動構築したものを用いた．エラー分析は実際のオンラインショッピングサイトで用いられている5つの商品カテゴリから抽出した100商品ページに対して行った．そして分析を通してボトムアップ的に各事例の分類を行ってエラーのカテゴリ化を試みた．本稿ではエラーカテゴリおよびその実例を示すだけでなく，誤り事例を無くすために必要な処理・データについても検討する．
本稿では，オンラインショッピングサイト出店者に対して書かれたレビュー（以下，店舗レビュー）内の各文を，言及されているアスペクト（例えば，商品の配送や梱包）とその評価極性（肯定，否定）に応じて分類するシステムについて述べる．店舗レビュー中にどのようなアスペクトが記載されているのかは明らかでないため，まず店舗レビュー100件（487文）を対象に，各文がどのようなアスペクトについて書かれているのか調査した．その結果，14種類のアスペクトについて書かれていることがわかった．そして，この調査結果をもとに1,510件の店舗レビューに含まれる5,277文に対して人手でアスペクトおよびその評価極性のアノテーションを行い，既存の機械学習ライブラリを用いてレビュー内の文を分類するシステムを開発した．本システムを用いることで，任意のアスペクトについて，その記述を含むレビューへ効率良くアクセスしたり，その評判の時系列変化を調べたりすることが可能になる．
ネットワークの普及により，今までは紙面で伝えられていた情報の電子化が進んでいる．本稿では，それら電子化された情報の一つである，製品のスペック情報の抽出について議論する．現在，製品情報を収集し，利用しているポータルサイトが数多く存在するため，膨大なWebページの中から製品のスペック情報を的確に抽出することは，そのようなポータルサイトの自動構築のために大きな意義を持つ．製品のスペック情報は，殆どの場合，表形式で記述されている．Web上の表はHTMLの\verb+<+TABLE\verb+>+タグを用いて記述されるが，\verb+<+TABLE\verb+>+タグは表を記述する以外にも，レイアウトを整えたりする場合に頻繁に用いられる．ある特定の領域においては，\verb+<+TABLE\verb+>+の70\%がレイアウト目的で使われているとの報告もある．そのため，HTML文書中の\verb+<+TABLE\verb+>+タグが表なのか，それとも他の目的で使用されているのかを判別する必要がある．提案手法では，SupportVectorMachines(SVM)を用いて，Webページ中に存在する表領域が製品スペックかどうかの判定を行う．TransductiveSVMを用いて，訓練データの削減についても考察する．パソコン，デジタルカメラ，プリンタの3種類の製品について，実験を行い，それぞれの製品について高い再現率と適合率を得た．訓練データが少ない場合，TransductiveSVMを用いた手法の方が，通常のSVMと比べ，精度が改善されることを確認した．
ニューラル機械翻訳(NMT)は入力文の内容の一部が翻訳されない場合があるという問題があるため，NMTの実用には訳出されていない内容を検出できることが重要である．著者らはアテンションの累積確率と出力した目的言語文から入力文を生成する逆翻訳の確率という2種類の確率による，入力文の内容の欠落に対する検出効果を調査した．日英の特許翻訳での訳抜けした内容の検出実験を実施し，アテンションの累積確率と逆翻訳の確率はいずれも効果があり，逆翻訳はアテンションより効果が高く，これらを組み合わせるとさらに検出性能が向上することを確認した．また，訳抜けの検出を機械翻訳結果の人手修正のための文選択に応用した場合に効果があることが分かった．
統計的機械翻訳において，特定の言語対で十分な文量の対訳コーパスが得られない場合，中間言語を用いたピボット翻訳が有効な手法の一つである．複数のピボット翻訳手法が考案されている中でも，特に中間言語を介して2つの翻訳モデルを合成するテーブル合成手法で高い翻訳精度を達成可能と報告されている．ところが，従来のテーブル合成手法では，フレーズ対応推定時に用いた中間言語の情報は消失し，翻訳時には利用できない問題が発生する．本論文では，合成時に用いた中間言語の情報も記憶し，中間言語モデルを追加の情報源として翻訳に利用する新たなテーブル合成手法を提案する．また，国連文書による多言語コーパスを用いた実験により，本手法で評価を行ったすべての言語の組み合わせで従来手法よりも有意に高い翻訳精度が得られた．
本稿では，前置詞句や等位構造を持つ英語固有表現とそれに対応する日本語表現を対訳コーパスから抽出する方法を提案する．提案方法では，(1)意味的類似性と音韻的類似性の二つの観点から英語固有表現と日本語表現の対を評価し，二種類の類似度を統合して全体としての類似度を求める処理と，(2)前置詞句の係り先や等位構造の範囲が不適格である英語固有表現の抽出を抑制する処理を行なう．読売新聞とTheDailyYomiuriの対訳コーパスを用いて実験を行ない，提案方法の性能と上記のような処理を行なわないベースラインの性能を比較したところ，提案方法で得られたF値0.678がベースラインでのF値0.583を上回り，提案方法の有効性が示された．
近年，様々な種類の言語学習者コーパスが収集され，言語教育の調査研究に利用されている．ウェブを利用した言語学習アプリケーションも登場し，膨大な量のコーパスを収集することも可能になってきている．学習者が生み出した文には正用だけでなく誤用も含まれており，それらの大規模な誤用文を言語学や教育などの研究に生かしたいと考えている．日本語教育の現場では，学習者の書いた作文を誤用タイプ別にし，フィードバックに生かしたい需要があるが，大規模な言語学習者コーパスを人手で分類するのは困難であると考えられる．そのような理由から，本研究は機械学習を用いて日本語学習者の誤用文を誤用タイプ別に分類するというタスクに取り組む．本研究は，以下の手順で実験を行った．まず，誤用タイプが付与されていない既存の日本語学習者コーパスに対し，誤用タイプ分類表を設計し，誤用タイプのタグのアノテーションを行った．次に，誤用タイプ分類表の階層構造を利用して自動分類を行う階層的分類モデルを実装した．その結果，誤用タイプの階層構造を利用せず直接多クラス分類を行うベースライン実験より13ポイント高い分類性能を得た．また，誤用タイプ分類のための素性を検討した．機械学習のための素性は，単語の周辺情報，依存構造を利用した場合をベースライン素性として利用した．言語学習者コーパスの特徴として，誤用だけではなく正用も用いることができるため，拡張素性として正用文と誤用文の編集距離，ウェブ上の大規模コーパスから算出した正用箇所と誤用箇所の置換確率を用いた．分類精度が向上した誤用タイプは素性によって異なるが，全ての素性を使用した場合は分類精度がベースラインより6ポイント向上した．